主要观点总结
本文介绍了LangChain框架，它能够结合大型语言模型与其他计算或知识来源，实现功能更强大的应用。文章详细说明了LangChain的关键概念，并通过案例展示了其工作原理。展望未来，LangChain有望在各个领域发挥巨大作用，推动工作效率的变革。
关键观点总结
关键观点1: LangChain简介
LangChain框架能够结合大型语言模型与其他计算或知识来源，实现功能更强大的应用。
关键观点2: LangChain关键概念
文章详细说明了LangChain的关键概念，包括模型、语言模型、文本嵌入模型、提示词、PromptTemplates、聊天模型提示词模板、示例选择器、输出解析器、索引、存储、链、代理等。
关键观点3: 案例展示
基于LangChain框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。
关键观点4: 未来展望
展望未来，LangChain有望在各个领域发挥巨大作用，促进我们工作效率的变革。我们正在处于AI爆发的前夜，积极拥抱新技术将会带来全新的体验。
文章预览
阿里妹导读 本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。 引言 近期，大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试，虽然已经产生了许多有趣的应用，但是单独使用这些LLM往往难以构建功能强大的实用应用。 LangChain通过将大型语言模型与其他知识库、计算逻辑相结合，实现了功能更加强大的人工智能应用。简单来说， 个人理解LangChain可以被视为开源版的GPT插件，它提供了丰富的大语言模型工具，可以在开源模型的基础上快速增强模型的能力。 在此，我总结了最近对LangChain的学习内容，欢迎
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