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随着大语言模型（LLM）能力的提升，仅靠单次调用模型已难以满足复杂的业务需求。而如何通过合理的链式调用，将模型、提示模板和数据解析整合为一个智能化工作流，成为实现多步骤任务的关键。

在近年来的自然语言处理（NLP）研究中，**思维链（Chain of Thought, CoT）**成为了提升语言模型推理能力的一种革命性方法。

在自然语言处理（NLP）领域，少样本学习（FewShot Learning）已成为一个非常重要的技术，它使得模型能够在仅有少量标注数据的情况下，依然能够高效地执行任务。

AI练中学之用 LangChain 打造鲜花文案生成器~借助 LangChain 框架，我们可以高效地调用这些大模型并开发出功能完善的应用程序。

在这篇文章中，我记录了我使用LangChain框架，结合“易速鲜花”本地知识库，搭建一个智能问答系统的实践过程。该系统能够从多个文档中自动检索信息，并根据用户提出的问题返回相关答案。

这道题的核心是实现一个支持加减乘除及括号运算的简单表达式解析器，考察的是栈的应用以及中缀表达式的计算规则。