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hackchen
这个作者很懒，什么都没留下…
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LangChain 学习第 3 课 - 输出解析器（Output Parser）
输出解析器负责把模型输出转换成 Python 数据，这是让 LLM 接入业务代码的关键一步。大模型天生只会"吐字符串"，但程序需要的是字符串、列表、JSON 对象……原创 2026-10-18 19:39:47 · 195 阅读 · 0 评论 -
LangChain 学习第 2 课 - 提示词模板（Prompt Template）
本课学习三种提示词模板：PromptTemplate用于纯文本变量替换，ChatPromptTemplate支持多角色聊天结构（最常用），FewShotChatMessagePromptTemplate通过示例引导模型输出统一格式。模板仅负责拼接提示词，不调用模型，需配合LLM使用。适用于构建可复用、结构清晰的提示逻辑，提升输出一致性与可控性。原创 2026-10-15 18:06:53 · 211 阅读 · 0 评论 -
LangChain 学习第 1 课 - 模型基本调用
本课介绍 LangChain 核心抽象 ChatModel 及其三种调用方式：invoke（单次）、stream（流式）、batch（批量）。学习消息四角色（System、Human、AI、Tool）及 AIMessage 返回结构，涵盖内容、token用量与元数据。通过实例演示模型调用、流式输出与批量处理，掌握基础交互逻辑，为后续对话记忆与工具使用奠定基础。原创 2026-10-12 21:13:58 · 48 阅读 · 0 评论