目录

一、前言

二、LangChain 概述

2.1 LangChain 是什么

2.2 LangChain 主要特点

2.3 LangChain能做什么和能力一览

2.4 LangChain 主要应用场景

三、环境准备

3.1 python 开发环境

3.1.1 python环境

3.1.2 配置vscode环境

3.1.3 安装LangChain相关插件包

3.2 获取大模型平台ApiKey

3.2.1 获取百度千帆大模型ApiKey

3.2.2 获取百川大模型ApiKey

3.2.3 获取通义大模型apikey

四、平台大模型调用LangChain能力操作实战

4.1 百度千帆大模型调用LangChain

4.1.1 Chat models 能力使用

4.1.2 LLM 能力使用

4.1.3 Embedding 能力使用

4.2 百川大模型调用LangChain

4.2.1 Chat models能力使用

4.2.2 LLM 能力代码操作演示

4.2.3 Embedding模型能力使用

4.3 通义大模型调用LangChain

4.3.1 LLM 能力使用

4.3.2 使用chat models能力

4.3.3 使用Prompt能力

五、写在文末

一、前言

近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，特别是大型预训练语言模型的出现，如 ChatGPT 系列、BERT、T5 等。这些模型在各种 NLP 任务中展现了强大的性能，并且能够通过微调适应特定应用场景。然而，开发和部署这样的模型对于许多开发者来说仍然是一个复杂的过程，涉及到数据准备、模型选择、训练优化、推理服务等多个环节。因此，需要一个专门的框架来简化这一过程，而 LangChain 的出现很好的解决了这个问题。本文将详细介绍下LangChain 的使用。

二、LangChain 概述

2.1 LangChain 是什么

LangChain 是一个专注于构建和连接语言模型（Language Models, LM）应用的开源框架。它旨在简化开发者在创建基于语言模型的应用和服务时所面临的挑战，提供了一系列工具和库来加速开发过程，并使这些模型更容易被集成到各种应用程序中。