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工具 LangChain通过提供一个统一的框架来集成功能的具体实现。在这个框架中，每个功能都被封装成一个工具。每个工具都有自己的输入和输出，以及处理这些输入和生成输出的方法。 当代理接收到一个任务时，

仅仅应用思维链推理并不能解决大模型的固有问题：无法主动更新自己的知识，导致出现事实幻觉。也就是说，因为缺乏和外部世界的接触，大模型只拥有训练时见过的知识，以及提示信息中作为上下文提供的附加知识。如果你

在默认情况下，每次和大语言模型交互都是一次崭新的对话过程。但是实际上大模型是能记得之前说过的内容的，这是因为使用了记忆机制，记录了之前的对话上下文，并且把这个上下文作为提示的一部分，在最新的调用中传递

如果要开发更复杂的应用程序，需要通过 “Chain” 来链接LangChain的各个组件和功能——模型之间彼此链接，或模型与其他组件链接。 LangChain中提供了很多种类型的预置链，目的是使各种各

针对大模型的提示工程应该怎么做- 写出清晰而具体的指示 - 给模型提供示例 - 将复杂任务拆分成子任务 - 给模型思考的时间 - 使用外部工具 - 反复迭代问题

以LangChain作为框架，通过API调用大模型来解决具体问题。本文以自动生成鲜花文案的应用程序为例，讲述LangChain如何使用模型完成任务。