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 )。
LangChain根据功能、用途的不同，提供了大量的Chain链，以下是一些Chain链的使用示例。
Chain是LangChain中非常重要的一个组件,可以帮助我们更好地组织和管理应用程序的各个功能模块,提高开发效率和应用程序的复杂性。
输出解析器负责获取 LLM 的输出并将其转换为更合适的格式。借助LangChain的输出解析器重构程序，使模型能够生成结构化回应，并可以直接解析这些回应。
语言模型的提示是用户提供的一组指令或输入，用于指导模型的响应，帮助模型理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出，例如回答问题、完成句子或参与某项活动、对话。
LangChain的模型是框架中的核心，基于语言模型构建，用于开发LangChain应用。通过API调用大模型来解决问题是LangChain应用开发的关键过程。
LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。
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