LangChain入门教程 - 基本问答

自己的学习记录，想到哪里写到哪里。下面用LC指代LangChain。更详细的内容请查看LangChain中文网。

LLM和ChatModel有什么区别？

这是使用LC首先会遇到的问题。

在 Langchain 中，ChatModel 和 LLM（Large Language Model）都是用于处理自然语言输入的模型，但它们之间存在一些区别。

1. 训练数据：ChatModel 是基于聊天对话数据进行训练的，而 LLM 是基于大规模文本数据进行训练的。这意味着 ChatModel 更擅长处理聊天对话场景，而 LLM 则具有更广泛的知识和语言理解能力。

2. 模型结构：ChatModel 通常采用 GRU、LSTM 或 Transformer 等结构，而 LLM 则采用更大型和复杂的 Transformer 结构。这使得 LLM 能够处理更长的文本序列，并具有更高的语言理解能力。

3. 应用场景：ChatModel 适用于聊天机器人、对话系统等场景，而 LLM 可以应用于自然语言生成、文本分类、机器翻译等多个场景。

总之，ChatModel 是一种特定于聊天对话的模型，而 LLM 是一种更通用的大型语言模型。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的模型。

创建LLM和ChatModel对象

考虑到学习方便，我们使用百度的千帆大模型，也就是平时说的文心一言。以前百度单独提供了一个Python包，现在已经整合到langchain_community包里。安装以下包准备环境：

pip install langchain
pip install langchain-core
pip install langchain-community
pip install qianfan
# 试