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学习笔记 PART1 在默认情况下，无论是LLM还是代理都是无状态的，每次模型的调用都是独立于其他交互的。也就是说，我们每次通过API开始和大语言模型展开一次新的对话

首先LangChain通过设计好的接口，实现一个具体的链的功能。例如，LLM链（LLMChain）能够接受用户输入，使用 PromptTemplate 对其进行格式化。

在LangChain中，通过实现get_format_instructions、parse 和 parse_with_prompt 这些方法，针对不同的使用场景和目标，设计了各种输出解析器。

Few-Shot CoT Few-Shot CoT 简单的在提示中提供了一些链式思考示例（Chain-of-Thought Prompting），足够大的语言模型的推理能力就能够被增强。

提示工程学习笔记 PART1 提示的结构 指令（Instuction）告诉模型这个任务大概要做什么、怎么做，比如如何使用提供的外部信息、如何处理查询以及如何构造输出。

学习笔记-模型I/O PART2 输出解析 LangChain提供的解析模型输出的功能，使你能够更容易地从模型输出中获取结构化的信息，这将大大加快基于语言模型进行应用开发的效率。

课程笔记-2模型的输入与输出 PART 1 部分 提示模板 语言模型 输出解析。使用模型的第一个环节是把提示信息输入到模型中，针对特定的任务和应用调整不同的输入。