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LangChain提供了一系列的工具箱Toolkits，它们专门针对某些任务而设计，拥有方便的加载方法。这些Toolkits可以帮助我们更高效地执行特定任务。

在Logback日志框架中，使用MDC可以为每个线程关联一些上下文信息，在日志输出时可以包含这些信息，从而区分不同线程的日志输出。

LangChain提供了一系列的工具箱Toolkits,它们专门针对某些任务而设计,拥有方便的加载方法。这些Toolkits 可以帮助我们更高效地执行特定任务。

在LangChain中，通常代理根据任务类型和需求通过大模型推理选择工具处理任务，LangChain传递任务输入给工具生成输出，输出再经大模型推理，作为其他工具输入或最终结果返回给用户。

在LangChain中，通常代理根据任务类型和需求通过大模型推理选择工具处理任务，LangChain传递任务输入给工具生成输出，输出再经大模型推理，作为其他工具输入或最终结果返回给用户。

QLoRA是LoRA的扩展版本,在微调过程中引入了量化技术,以进一步提高参数效率。QLoRA利用LoRA的原理，并引入了4位NormalFloat（NF4）量化和双重量化技术，进一步减少了存储和计算资

LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。

在LangChain中，Agent代理就是使用语言模型作为推理引擎，让模型自主判断、调用工具和决定下一步行动。

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