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LangChain 核心理念 代理（Agent）与链（Chain）的差异： 链：操作硬编码在代码中。

通过ReAct框架，LangChain中的代理能够自主地进行推理和行动，提高了LLMs的可解释性和可信度。

LangChain提供的记忆机制可以帮助LLM在对话中保持上下文信息，从而提供更加连贯和个性化的对话体验。每种记忆机制都有其特点和适用场景，开发者可以根据具体需求选择合适的记忆机制。

通过使用RouterChain和MultiPromptChain，我们可以将不同的问题路由到不同的处理链，从而实现更复杂的决策逻辑。这种方法可以灵活地扩展，以适应更多种类的问题和处理链。

LangChain提供的“链”功能可以帮助我们将多个组件连接起来，简化复杂应用程序的实现。LLMChain和SequentialChain是最基本的链类型，它们可以被用来构建更复杂的应用程序。

结构化解析器和Pydantic解析器适用于不同的场景，根据输出的复杂性选择。自动修复解析器适用于小的格式错误，而重试解析器可以处理更复杂的问题。选择解析器时，需要考虑具体的应用场景和需求。

大语言模型概述 大语言模型（Large Language Models，LLMs）是基于深度学习的算法，能够理解和生成自然语言。

通过LangChain框架，我们可以有效地管理提示模板、处理变量、切换模型，并解析模型输出。这使得基于大模型的应用开发更加高效和灵活。下节课将继续深入探索LangChain中的提示模板和输出解析。

提供示例对于解决某些任务至关重要，FewShot的方式能够显著提高模型回答的质量。如果效果不佳，可能需要对模型进行微调或尝试更高级的提示技术。