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基于LangChain的RAG与Agent智能体开发 – LangChain简介

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基于LangChain的RAG与Agent智能体开发 – LangChain简介

模块 说明 Models (模型) 封装了各种LLM提供商（Agent 智能体如OpenAI、Hugging Face、Cohere等）的统一接口，方便切换模型。 Prompts (提示) 管理和优化提示词，支持模板化、动态格式化，提升模型输出的可控性。 Chains (链) 将多个组件（如模型、提示、其他工具）串联成一个工作流，实现复杂任务。 Agents (代理) 赋予模型“决策能力”，根据任务动态选择使用哪些工具（如搜索引擎、计算器）。 Memory (记忆) 在对话或任务中保持状态，使模型能记住上下文，适用于聊天机器人等场景。 Indexes (索引) 支持加载、分割和存储外部文档，便于模型进行检索增强生成（RAG）。
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这个人很懒，什么都没有留下～
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