Open__Ai的博客

本章节主要介绍如何在 Python 3.13 环境下使用 LangChain 快速接入大语言模型，并完成一次完整的对话流程。首先给出了需要安装的 LangChain 相关依赖，并提醒 Pinecone 组件与 Redis 向量库存在兼容性问题。随后通过六个步骤演示了 LangChain 的基本使用方式：配置 API Key、定义聊天模型、构建消息列表、调用模型、使用输出解析器解析结果，以及通过 LCEL 将多个组件串联成可运行链，实现一次性执行。章节最后引出了两个核心概念：Runnable 接口（所有模型、

本文介绍了LangChain生态系统的软件包安装方法。主要内容包括：1) 主langchain包作为起点；2) 基础核心包langchain-core；3) 各类功能集成包；4) 社区集成包langchain-community；5) 状态应用构建包langgraph；6) LangSmith SDK工具包。文中提供了各包的安装命令，并说明了各包的功能定位和依赖关系，帮助用户根据需要选择安装合适的组件。

文章摘要：本文介绍了大语言模型的提示词编写技巧，重点阐述了CO-STAR结构化框架、少样本提示、思维链提示和自我批判等方法。CO-STAR框架通过六个维度优化提示词结构；少样本提示通过示例引导模型学习格式和逻辑；思维链提示要求模型展示推理过程以提高准确性；自我批判则通过分离生成和评审步骤来提升质量。这些技巧能显著提升大语言模型的输出效果，适用于复杂推理、内容生成等多种场景。

本文介绍了LangChain框架的环境配置步骤，主要包括Python环境和Mac环境变量设置两部分。在Python环境配置中，详细说明了Anaconda的安装流程（包括权限设置、安装过程选项、配置更新等）以及Python虚拟环境的创建与管理命令。Mac环境配置部分则介绍了如何通过修改.zshrc文件设置OPENAI_API_KEY环境变量。摘要覆盖了从Anaconda安装到环境配置的关键操作指令，为LangChain框架的使用提供了基础环境搭建指南。