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随着大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的不断进步，如何使其进行更加复杂的推理和问题解决，成为了研究的热点问题。

提示工程（Prompt Engineering）是大语言模型应用中的核心技术，优秀的提示可以显著提升模型的生成质量。

什么是大语言模型？ 大语言模型（LLM）是一种通过深度学习技术训练的人工智能模型，能够理解和生成自然语言。它们的强大之处在于参数的庞大和数据的广泛，通过预测下一个词的方式，学习语言中的复杂模式和结构。

在语言模型的实际应用中，生成的文本往往需要被解析成程序可用的格式化数据（如 JSON、列表、枚举等）。输出解析器（Output Parser）可以帮助开发者从模型生成的文本中提取结构化信息。

问题描述 小M有一个坏掉的计算器，它有两种功能可以操作屏幕上显示的数字： 将显示的数字乘以2； 将显示的数字减去1。 现在，计算器上显示的数字是 x，小M希望通过最少的操作次数，将数字变为 y。

问题描述 牛妹有一个序列 a1,a2,…,an，她可以对序列执行 kk 次奇怪的操作。每次操作的步骤如下： 牛妹选择一个位置 pos（1≤pos≤n）。

在LangChain中，Chain 是核心概念之一。它是将多个操作、步骤或任务链接在一起的基础组件。LangChain 提供了多种方式来执行链条操作，每种方式适用于不同的场景。

问题描述 小U得到一个数列，数列的定义如下： 初始条件为 f(1) = a, f(2) = b。 对于第 i 项，数列满足递推关系：f(i) = f(i-1) * f(i-2) * c^d。

准备工作 先导入API密钥和所需要的库。 定义 CAMELAgent 类 下面，定义CAMELAgent类。这是一个核心类，用于管理与语言模型的交互。