【收藏学习】大语言模型(LLM)详解：功能特性与LangChain调用方法

原创于 2025-12-03 18:48:34 发布 · 542 阅读

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#学习 #语言模型 #langchain #embedding #人工智能 #机器人 #大模型

文章介绍了大语言模型(LLM)的基本概念与功能特点，包括文本生成、工具调用、结构化输出、多模态处理和推理能力。LLM可作为智能体推理引擎，影响智能体可靠性和性能。文章详细讲解了在LangChain中调用非OpenAI模型的三种方法及结构化输出实现。LLM可与智能体结合使用，也可独立执行任务。作者提供了源码和教程资源，适合开发者学习实践。

LLM（大语言模型）是功能强大的 AI 工具，能够像人类一样理解和生成文本。它们用途广泛，无需针对每项任务进行专门训练，即可完成内容撰写、语言翻译、摘要撰写和问题回答等任务。

除了文本生成之外，许多模型还支持：

工具调用——调用外部工具（例如数据库查询或API调用）并在响应中使用结果。
结构化输出——模型的响应必须遵循预定义的格式。
多模态——处理并返回除文本之外的其他数据，例如图像、音频和视频。
推理——模型执行多步骤推理以得出结论。

模型是智能体的推理引擎。它们驱动智能体的决策过程，决定调用哪些工具、如何解释结果以及何时给出最终答案。

我们选择的模型的质量和功能直接影响智能体的可靠性和性能。不同的模型擅长不同的任务——有些模型更擅长执行复杂的指令，有些模型更擅长结构化推理，还有一些模型支持更大的上下文窗口以处理更多信息。

模型可以通过两种方式使用：

与智能体一起使用 - 在创建智能体时可以静态或动态指定模型。
独立使用 - 可以直接调用模型（在智能体循环之外）来执行文本生成、分类或提取等任务，而无需智能体框架。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

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为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

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那么，我们如何学习AI大模型呢？

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