吴师兄大模型的博客

本文将探讨如何利用 LangChain 框架中的 `Agents（代理）` 功能，构建能够自动调用外部工具和资源的智能体。特别地，我们将重点介绍如何使用 LangChain 提供的内建工具，如 DuckDuckGo 搜索和 Wikipedia 进行动态信息查询，同时讲解如何定义和集成自定义工具，扩展智能体的功能以适应更加复杂的任务。

近年来，生成式AI的应用场景与技术范式发展迅猛。尤其是在构建不同任务时，推理型模型与聊天型模型的本质差异逐渐显现。聊天型模型（如传统GPT系列）往往强调流畅的对话与泛用性，致力于为用户提供自然的交流体验。而以DeepSeek-R1为代表的推理型模型则将核心聚焦在逻辑深度、领域适配与多模态交互能力上。二者的Promot设置逻辑、语义目标及模型架构均体现出截然不同的设计哲学。在这篇文章中，将以DeepSeek-R1为例，揭示推理型模型的关键特性与设计思路。

在近年来，LangChain作为一款强大的开源框架，逐渐成为构建基于大型语言模型（LLM）应用的首选工具。它不仅提供了简洁且灵活的API来进行模型的交互，还包括了众多功能模块，支持高效构建多种应用，如智能问答系统、自动化工作流等。LangChain的模块化设计使得开发者能够根据自己的需求灵活组合不同的功能，从而快速实现复杂的业务场景。LangChain 的核心模块Model（模型）提供与大语言模型交互的接口，例如 OpenAI、阿里云等的 LLM。开发者可以轻松配置 API 调用和模型参数。

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）的应用场景越来越广泛，例如自动化文本生成、智能问答系统、知识提取等。然而，如何高效地与这些大模型交互，成为开发者面临的一大挑战。LangChain正是为解决这一问题而生的。LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更便捷地与大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、阿里云通义千问 Qwen）进行交互。

在自然语言处理（NLP）的世界里，任务需求的多样性和复杂性不断给开发者提出挑战。一个高效的NLP系统需要同时胜任多个任务，例如动态生成广告语、个性化推荐，甚至能回答跨学科的问题。然而，传统开发方法通常需要独立为每个任务设计逻辑模块，不仅耗时耗力，还极易导致代码的复杂性失控。LangChain以其模块化的设计为这一问题提供了解决方案。它不仅简化了开发流程，还通过强大的链条组合能力，使开发者能够快速搭建从单一任务到多任务分配的完整逻辑流。

用户刚刚告诉系统自己的名字，而下一轮对话中系统却“忘记”了？面对长时间的多轮对话，如何在有限资源下高效管理上下文？如何在信息量巨大的交互中，快速提炼核心内容而不遗漏关键信息？在传统对话模型中，由于上下文信息管理的缺失，模型经常会给出不连贯或无意义的回答。而随着对话应用需求的不断升级，存储和管理对话历史变得至关重要。LangChain 提供了强大的Memory 模块，让我们能够轻松实现对话的“记忆力”，从而构建出更智能、更连贯的对话系统。

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）的应用场景越来越广泛，例如自动化文本生成、智能问答系统、知识提取等。然而，如何高效地与这些大模型交互，成为开发者面临的一大挑战。LangChain正是为解决这一问题而生的。LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更便捷地与大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、阿里云通义千问 Qwen）进行交互。

本文深入介绍了生成式预训练模型（GPT）的演进历程及核心技术创新，从GPT-1到GPT-4的技术演变展示了大语言模型在自然语言处理领域的飞速发展。文章详细解析了各代模型的关键突破：GPT-1通过无监督预训练和有监督微调奠定基础；GPT-2以Zero-shot学习和架构优化提升任务迁移能力；GPT-3提出Few-shot学习，实现少样本任务泛化；ChatGPT结合人类反馈强化学习（RLHF），优化对话交互表现；GPT-4通过多模态输入扩展了任务范围和应用场景。最后，文章总结了GPT系列的技术启示与未来展望，强