禾戊之昂的博客

向量化编程是一种利用专门的指令集或并行算法来提高数据处理效率的技术，尤其在科学计算、数据分析和机器学习领域中非常常见。它允许通过一次操作处理整个数组或矩阵的数据，而不是通过循环逐个处理每个元素。这种方法不仅简化了代码，而且能够显著提高程序运行速度，因为它更有效地利用了现代 CPU 的并行计算能力。

Logistic 回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的广义线性回归模型，主要用于解决二分类问题。尽管名字中包含“回归”二字，但它实际上是一种分类方法。Logistic 回归通过使用logistic函数（或者称为sigmoid函数）来预测一个事件发生的概率。

深度学习作为机器学习的一个前沿领域，正推动着从图像识别到自然语言处理等多个行业的变革。与传统机器学习相比，深度学习无需手动设计复杂的特征提取步骤，而是通过多层神经网络自动从大量数据中学习高级特征。

本文主要介绍如何基于 DeepSeek 来创建一个聊天机器人。首先介绍 PromptTemplate 提示模版t，它作为设计对话流的基础，能够极大提升用户体验。接着，深入 DeepSeek 环境准备及模型创建过程，包括获取API、创建和配置 API Key、设置 base_url 以及选择合适的模型等步骤。基于 Langchain 框架，将介绍如何通过 MessagesPlaceholder 处理复杂的多轮对话，构建 Chain 保存对话历史，并了解 RunnableWithMessageHistory 对

本文中介绍 Langchain 安装方法， 什么是 LangSmith 及其作用， 如何调用国产大模型，并以简单案例进行展示。

通过本文可以知道 Langchain 是什么、为什么要用 Langchain、Langchain 的核心、Langchain 的底层原理及 Langchain 的应用场景