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大模型—— 走进Langchain：全面解析

Langchain的背景

在当今人工智能蓬勃发展的时代，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT等已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而，将这些强大的语言模型应用于实际的复杂业务场景中，还面临着诸多挑战。例如，如何有效地将语言模型与外部数据源相结合，如何在多轮对话中保持上下文的连贯性，以及如何让语言模型能够根据不同的任务需求进行灵活的操作等。Langchain正是在这样的背景下应运而生的，它为开发人员提供了一个强大的框架，用于构建基于LLMs的应用程序，从而更好地解决这些实际应用中的问题。

Langchain在 AI 应用开发中的重要性

Langchain在 AI 应用开发领域具有极其重要的地位。

首先，它极大地降低了开发由LLMs驱动的应用程序的门槛。无论是构建智能聊天机器人、基于知识库的问答系统，还是自动化流程和工具调用等应用，Langchain提供的模块化工具链使开发者能够快速上手。

其次，Langchain促进了不同LLMs与各种外部系统（如数据库、API、搜索引擎等）的集成，使得LLMs能够更好地与真实世界的数据和工具进行交互，拓展了LLMs的应用范围。

此外