大模型探索：Datawhale llm-universe Task1 简介

intro to LLM

• 大模型发展路线图

• 做了个导图简单汇总 开源和闭源大模型

intro to langchain

langchain 架构图

找到了一张很好的图，清晰地说明了langchain的六个核心模块分别是干啥的，以及相互怎么交互

相关的链接
Modules | 🦜️🔗 Langchain

下面我依据图来做一个langchain架构的解析

6 个核心模块组成:

• （Model I/O）
  ：以prompt来处理LLM的输入(模板template等)和输出(调整格式)
• （Data connection）
  ：从网络or向量数据库中检索文本并分割成小块(LLM处理长度有限)
• （Chains）
  ：Let LLM process step by step. 如此可以形成流水线，加快效率
• （Memory）
  ：主要用于维护LLM的短期记忆(其实就是上下文状态)
• （Agents）
  ：最早应该是起源于论文ReAct，让LLM在文字推理中学会调用一下外部api (感兴趣的可以看之后的文章，toolformer和graph-toolformer等)
• （Callbacks）
  ：跟踪大模型的状态等，例如其参数verbose就是对应一个回调函数