LangChain

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...