【LangChain编程：从入门到实践】大模型技术浪潮

【LangChain编程：从入门到实践】大模型技术浪潮

1.背景介绍

近年来,大模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场技术革命。作为一种基于深度学习的语言模型,大模型能够从海量文本数据中学习语言模式和知识,并在各种NLP任务中表现出令人惊叹的能力。

随着计算能力的不断提升和训练数据的日益丰富,大模型的规模也在持续扩大。GPT-3、PaLM、ChatGPT等知名大模型,其参数量已经达到数十亿甚至上百亿的规模。这些大模型展现出了强大的语言理解、生成、推理和多任务能力,为各种语言智能应用带来了前所未有的机遇。

然而,如何高效地利用大模型的强大功能,并将其集成到实际应用程序中,是当前面临的一大挑战。LangChain就是为解决这一挑战而诞生的Python库,它提供了一种标准化和模块化的方式来构建大模型应用程序。

2.核心概念与联系

LangChain的核心思想是将大模型视为一种"工具",通过链式组合各种组件(如数据加载器、文本拆分器、提示模板等),实现对大模型的高效调用和复杂任务的分解。它的主要核心概念包括:

1. Agents(智能体): 封装了大模型的功能,负责执行特定任务。
2. Tools(工具): 代表可由智能体调用的各种功能,如Web搜索、数据库查询等。
3. Memory(记忆): 用于存储智能体与用