Confusd_pai的博客

本文详细介绍了LangChain框架中的三个核心组件：基于文档的问答、评估系统和代理机制。基于文档的问答通过向量存储和检索技术，允许大语言模型从特定文档集合中提取信息，并结合语言模型生成智能回答。评估系统提供了问答评估工具，确保模型输出的准确性和相关性，并通过自定义提示模板和输出解析器解决本地模型评估中的常见问题。代理系统则赋予语言模型使用工具和执行推理的能力，支持多种代理类型和自定义实现，适用于复杂的应用场景。这些组件共同构成了LangChain的强大功能，帮助开发者构建更智能、更可靠的AI应用。

在使用Langchain构建智能代理系统时，为了让代理具备更强的交互能力和可调试性，期望实现一个具有记忆功能且能返回中间步骤的代理。记忆功能可使代理在交互过程中参考过往信息，从而生成更贴合上下文的回答；而返回中间步骤则便于开发者理解代理的决策过程，快速定位调试问题。工具，并通过自定义输出解析器、提示模板，以及配置内存和代理执行器来搭建整个系统。错误，导致代理无法正常执行任务。这不仅影响了代理功能的实现，更阻碍了整个系统的开发进度。错误，确保代理能够正确处理内存和中间步骤，并返回预期的结果。

源码已上传github（https://github.com/0101110AC/langchain-of-large-models）求求了。

LangChain是一个强大的框架，专为开发基于大语言模型(LLM)的应用而设计。它提供了一系列组件和工具，帮助开发者构建复杂的AI应用，如聊天机器人、问答系统、文档分析等。本笔记记录了LangChain核心组件的学习过程和关键概念。Few-Shot Learning（少样本学习）是一种提示技术，通过向模型提供少量示例来引导其理解任务模式。这种方法特别适用于复杂或专业领域的任务，可以显著提高模型的表现。