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介绍 迈入语言处理的前沿！在语言成为人类与技术之间的重要纽带的领域中，自然语言处理取得了一些非凡的成就。在这一进展中，有一项具有突破性意义的大型语言模型，它正在重塑我们与基于文本的信息的互动方式。在这个全面的学习之旅中，你将深入了解 LangChain，这是一种前沿工具，正在重新塑造我们与基于文本的信息的互动方式。你是否曾经想过，“Langchain”是什么链条？ LangChain作为大型语言模型领域的门户独树一帜，它提供了深入理解这些模型如何将原始输入转化为精细和类似人类回答的能力。通过这种探索，你将揭开 LangChain 的基本构建模块，从LLMChain和Sequential Chains到Router Chains的复杂运作。 学习目标 了解 LangChain 的核心组成部分，包括LLMChains和Sequential Chains，看看输入是如何在系统中流动的。 学会以连贯的方式整合不同的元素，探索提示模板和语言模型之间的联系。 获得在实际任务中创建功能性链条的实际经验。 培养通过微调结构、模板和解析技术来提高链条效率的技能。 本文是“数据科学博文马拉松”的一部分。 什么是LLM？ 大语言模型（LLM）是一种旨在理解和生成类似人类文本的人工智能类型。这些模型（如OpenAI的GPT-3.5）通过训练大量文本数据来了解人类语言的模式和结构。它们可以执行各种与语言相关的任务，包括翻译、内容生成、回答问题等。 LLMs是自然语言处理中宝贵的工具，广泛应用于聊天机器人、内容生成和语言翻译等领域。 什么是LangChain？ 在我们揭开 LangChain Chains 的复杂性之前，让我们先理解…