目录

一、前言

二、LangChain架构与核心组件

2.1 LangChain 核心架构

2.2 LangChain 核心组件

三、环境准备

3.1 前置准备

3.1.1 创建应用并获取apikey

3.1.2 开通付费功能

3.2 获取LangChain文档

3.3 安装LangChain依赖包

四、百度千帆大模型对接 LangChain

4.1 LLMS 大语言模型能力使用

4.1.1 代码操作演示

4.2 Chat models 能力使用

4.2.1 代码操作演示

4.3 Embedding models 能力使用

4.3.1 代码操作演示

4.4 Chains 能力使用

4.4.1 Chains 介绍

4.4.2 代码操作演示

4.4.3 SimpleSequenceChain用法

4.5 Prompts 组件能力使用

4.5.1 Prompts介绍

4.5.2 代码操作演示

4.6 Agents 组件能力使用

4.6.1 Agents 介绍

4.6.2 为什么需要借助第三方呢？

4.6.3 Agents 核心功能组件

4.6.4 Agents 常见类型

4.6.5 Agents 代码演示

4.7 Memory 组件使用

4.7.1 Memory 介绍

4.7.2 Memory 几种主要类型

4.7.3 代码操作演示

4.8 Indexes 组件使用

4.8.1 indexes 组件介绍

4.8.2 TextLoader 代码操作演示

4.8.3 文档分割器

4.8.4 VectorStores组件使用

4.8.5 检索器的使用

五、写在文末

一、前言

在人工智能领域不断发展过程中，语言模型一直扮演着重要的角色。特别是大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，已经成为科技领域的热门话题，并受到广泛认可。在这个背景下，LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。

github: https://github.com/langchain-ai/langchain

中文文档：https://www.langchain.asia

官方文档：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction

二、LangChain架构与核心组件

LangChian 作为一个大语言