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模型使用多样化需求 在大语言模型的应用场景中，除了常见的 ChatGPT，还存在使用其他模型（如开源的 Llama2、ChatGLM）的需求。

LangChain 六大核心组件之模型剖析 我们可以把对模型的使用过程拆解成三块，分别是输入提示、调用模型和输出解析。这三块形成了一个整体。

一、结构化输出原因 LangChain 输出解析器在提示中添加 {format_instructions}，明确指示模型依据特定 schema 格式化输出文本，如 JSON 格式，使智能程度较高的模型

《LangChain 核心组件之模型深度剖析总结》 在本次课程学习中，深入探究了 LangChain 中的模型这一核心组件，收获颇丰且引发诸多思考。

“易速鲜花” 内部员工知识库问答系统。 项目背景 “易速鲜花” 作为大型在线鲜花销售平台，虽有员工 SOP 手册等信息，但存在分散难查询、文档冗长找内容不便、文档更新不及时等问题。

《LangChain系统安装和快速入门》 基础知识储备： 在利用大语言模型进行 API 应用开发前，需了解大模型概念、LangChain 安装、OpenAI API 类型及开源大模型下载等基础知识。

问题描述 在一个班级中，每位同学都拿到了一张卡片，上面有一个整数。有趣的是，除了一个数字之外，所有的数字都恰好出现了两次。现在需要你帮助班长小C快速找到那个拿了独特数字卡片的同学手上的数字是什么。 要