LLM

LangChain Model I/O 是 LangChain 框架的核心组成部分之一，它提供了一套标准化的接口和工具，用于与各种大型语言模型 (LLMs) 和聊天模型 (Chat Models) 进行交互，并对其输入和输出进行有效的管理和结构化。这是构建任何基于 LLM 的应用程序的基础。 核心思想：将与 LLM 的“对话”分解为可管理、可组合的组件：输入 (Prompt Templates)、模型调用 (LLM/Chat Models) 和输出处理 (Output Parsers)。 一、为什么 Model I/O 至关重要？在没有 LangChain Model I/O 的情况下，直接与 LLM 交互通常意味着： 手动拼接 Prompt: 需要手动构建复杂的字符串，其中包含指令、上下文、示例和用户输入。这既繁琐又容易出错。 硬编码模型调用: 每次更换模型或供应商时，都需要修改底层代码。 非结构化的输出: LLM 的原始输出通常是自由文本，需要编写复杂的字符串解析逻辑来提取所需信息。 缺乏可复用性: 不同应用场景下的 Prom...

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的开源框架。它提供了一套工具、组件和接口，旨在简化 LLM 应用的开发流程，包括将 LLM 与外部数据源、计算逻辑和业务流程相结合，从而构建更复杂、更强大、更具上下文感知能力的应用程序。 核心思想：将 LLM 的能力扩展到超越单一提示的范围，通过链式组合不同的组件（如 LLM、提示模板、解析器、工具、内存等），构建具有推理、记忆和外部交互能力的复杂智能体 (Agent)。 一、为什么需要 LangChain？大型语言模型（LLM），如 GPT 系列、Llama 系列等，具有强大的文本理解和生成能力。然而，在实际应用中，直接使用 LLM API 存在一些挑战： 上下文限制 (Context Window Limitations)：LLM 有输入令牌限制，无法处理过长的文本。 知识截止 (Knowledge Cutoff)：LLM 的知识基于训练数据，无法获取实时或私有数据。 幻觉 (Hallucination)：LLM 可能生成不准确或虚构的信息。 缺乏记忆：LLM 默认是无状态的，无法记住之前的...

在构建基于大型语言模型 (LLM) 的交互式应用时，仅仅能够进行单次问答是远远不够的。为了实现自然、流畅且富有意义的交流，我们需要让 LLM 能够进行多轮对话，并且记住并理解对话的先前内容，即拥有上下文记忆 (Context Memory)。这使得 LLM 能够在理解历史信息的基础上对新问题做出连贯且相关的响应。 核心思想：多轮对话要求 LLM “记住”之前的交流内容，并通过各种 “记忆策略” (例如拼接、总结、检索) 来将相关上下文传递给每次新的模型调用，从而实现连贯且智能的交互。 一、什么是多轮对话 (Multi-turn Conversation)多轮对话 指的是用户与 AI 之间的一系列相互关联、彼此依赖的交流轮次。与单轮对话（一次提问，一次回答，对话结束）不同，多轮对话中的每一次交互都会受到先前对话内容的影响，并且会为后续对话提供新的上下文。 特点： 连续性：多个请求和响应构成一个逻辑流，而非孤立的事件。 上下文依赖：用户后续的提问或指令常常省略先前已经提及的信息，需要 AI 自动关联。 共同状态维护：用户和 AI 在对话过程中逐渐建立起对某个主题或任务的共...

在大型语言模型 (LLM) 的领域中，”对话模型” (Chat Models) 和 “非对话模型” (或称为 “文本模型” Text Models) 是两种基本但又有所区别的模型范式，它们在设计、训练数据、输入/输出格式以及最佳应用场景上存在差异。理解这两种模型的区别是有效利用 LLM 进行开发的关键。 核心思想：对话模型优化用于多轮、上下文感知的交互，通过消息列表进行输入输出；非对话模型则擅长单次、直接的文本指令处理，通过字符串进行输入输出。 一、非对话模型 (Text Models / LLMs)非对话模型是早期和传统的大型语言模型形式，它们通常设计为接收一个单一的字符串作为输入（通常称为 “prompt”），并生成一个单一的字符串作为输出。虽然这些模型也能在一定程度上处理对话，但通常需要通过在单次 Prompt 中手动构建对话历史来模拟。 1.1 特点 字符串输入/输出：输入是一个字符串，输出也是一个字符串。 输入示例："把以下文本总结一下：[文本内容]" 输出示例："这是一段总结后的文本。" ...

参数 (Parameters) 是大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的核心组成部分，它们是模型在训练过程中从海量数据中学习到的数值权重和偏置。这些参数共同构成了模型的“知识”和“理解”能力。参数的规模，尤其是数量，是衡量一个 LLM 大小的关键指标，并直接影响其性能、能力边界以及所需的计算资源。 核心思想：LLMs 的“智能”并非来自于明确的编程规则，而是通过在海量数据上优化数亿甚至数万亿个可学习参数而涌现。这些参数以分布式形式存储了语言的语法、语义、事实知识和世界常识。 一、什么是大语言模型参数？在神经网络的上下文中，参数是指模型在训练过程中需要学习和调整的所有权重 (weights) 和偏置 (biases)。它们是连接神经元之间强度的数值表示，决定了模型的输入如何被转换、处理并最终生成输出。 权重 (Weights)：定义了输入特征（或前一层神经元的输出）对当前神经元输出的贡献程度。一个较大的权重意味着该输入特征对结果有更强的影响。 偏置 (Biases)：是一种加性项，允许激活函数在不依赖任何输入的情况下被激活。它相当于调...

Token 是大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 处理文本的基本单位。它不是传统意义上的“词”，而是模型将人类可读的文字序列（如句子、段落）切分、编码并最终用于学习和生成文本的离散符号表示。理解 Token 的概念对于深入了解 LLMs 的工作原理、能力边界以及成本核算至关重要。 核心思想：LLMs 不直接处理原始文本，而是将其分解为一系列经过特殊编码的 Token。这些 Token 构成了模型输入和输出的最小单元，并直接影响模型的性能、效率和成本。 一、什么是 Token？在自然语言处理 (NLP) 领域，尤其是在 LLMs 中，Token 是指模型进行训练和推理时所使用的文本片段。它可能是： 一个完整的词 (Word)：例如 “cat”, “run”。 一个词的一部分 (Subword)：例如 “un”, “believe”, “able” 组合成 “unbelievable”。 一个标点符号 (Punctuation)：例如 “.”, “,”, “!”。 一个特殊符号或控制字符 (Special Token)：例如 [CLS]...

大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 在处理和生成人类语言方面展现出了前所未有的能力，这引发了一个核心问题：它们是如何“理解”人类文字的？这种理解并非传统意义上的认知或意识，而是通过对海量文本数据中统计模式和语义关联的深度学习，构建出高度复杂的语言表征。 核心思想：LLMs 将人类语言转化为高维数学向量，并通过 Transformer 架构中的注意力机制，捕捉词语、句子乃至篇章间的复杂关联，从而在统计层面模拟人类对语言的理解和生成。 一、基础构建模块：从文本到向量LLMs 的“理解”始于将人类可读的文字转化为机器可处理的数值形式。这一过程主要依赖于分词 (Tokenization) 和词嵌入 (Word Embeddings)。 1.1 分词 (Tokenization)分词是将连续的文本序列切分成有意义的最小单位——Token 的过程。Token 可以是一个词、一个子词 (subword) 甚至一个字符。 词级别分词 (Word-level Tokenization)：以空格或标点符号为界，将文本切分为词。简单直观，但词汇量庞大，且...