LangChain提供了一系列的工具箱Toolkits,它们专门针对某些任务而设计,拥有方便的加载方法。这些Toolkits 可以帮助我们更高效地执行特定任务。
在LangChain中，通常代理根据任务类型和需求通过大模型推理选择工具处理任务，LangChain传递任务输入给工具生成输出，输出再经大模型推理，作为其他工具输入或最终结果返回给用户。
在LangChain中，Agent代理就是使用语言模型作为推理引擎，让模型自主判断、调用工具和决定下一步行动。
大多数LLM应用都具有对话功能，如聊天机器人，记住先前的交互非常关键。对话的重要一环是能够引用之前提及的信息，这些信息需要进行存储，因此将这种存储过去交互信息的能力称为记忆 ( Memory )。
Ollama是一个开源项目，它专为在本地机器上能便捷部署、以及运行大型语言模型（LLM）而设计的工具。
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