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基本概念
LangChain 能解決大模型的兩個痛點，包括模型接口復雜、輸入長度受限離不開自己精心設計的模塊。根據LangChain 的最新文檔，目前在 LangChain 中一共有六大核心組件，分別是模型的輸入輸出 (Model I/O)、數據連接 / 索引 (Data Connection)、內存記憶（Memory）、鏈（Chains）、代理（Agent）、回調（Callbacks）。下面我們將分別講述每一個模塊的功能和作用。
目前，最新的官網中將數據連接部分改為了檢索
原文鏈接：https://blog.csdn.net/2301_81940605/article/details/137627288
官方教程學習
聊天模型主要方法
https://python.langchain.ac.cn/docs/concepts/chat_models/
- invoke：與聊天模型交互的主要方法。它接受 消息 列表作為輸入，并返回消息列表作為輸出。
- stream：一種允許您在生成聊天模型輸出時對其進行流式傳輸的方法。
- batch：一種允許您將對聊天模型的多個請求批量處理在一起以提高處理效率的方法。
- bind_tools：一種允許您將工具綁定到聊天模型以在模型的執行上下文中使用的方法。
with_structured_output：invoke 方法的包裝器，適用于原生支持 結構化輸出 的模型。
標準參數
https://python.langchain.ac.cn/docs/concepts/chat_models/#standard-parameters
項目
- 數據庫零食 地址
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