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目前我把应用开发框架分成三类，一类是类似 langchain、llamaindex、semantic-kernel 这种偏整体流程设计、搭建，需要开发大量代码的。 一类是类似dify、fastgpt 这种轻代码，依靠 UI 界面上的编排和调用去实现简单应用开发。 第三类是类似 agentscope 这种 agent 搭建的框架。 基本上都是各有优缺点， 如果非要. 自从2022年底chatgpt横空出世，ai的应用层出不穷。你是否希望可以通过一些流行的框架构建一个自己的llm (Large Language Model)系统，并将LLM投入生产？那么本文或许将符合你的要求。 本教程将逐步构建出一个简单的Demo，在过程中将使用Vllm进行模型推理，Langchain构建向量数据库，使用Fastapi提供Web服务. Langchain的学习路径 1、从官方文档入手，掌握LangChain的基本概念和使用方法。 2、了解LangChain的6大主要模块。 3、通读官方给出的示例，对于各个模块有更加直观的认识。 4、找一个具体的开源项目深入学习，提高对LangChain的理解和应用能力。 这算得上是一个非常惊艳的功能。 主要优点是，你用自然语言提出问题，LangChain把这个问题丢给LLMs，LLMs返回SQL脚本，然后LangChain会自动执行查询语句得到结果后，再丢给LLMs生成一个自然语言风格的答案。 也就是说，LangChain+ChatGPT，就能快速完成 SQL 生成、执行和答案生成的全过程。 主流 SQL 生成大.
简单来说，它是大模型学习者的“起点站”。 如果你看过LangChain的文档，你一定会感叹HuggingFace的开源做的这么好，这么到位。 Ollama 是本地运行的利器 Ollama 专注于让你在本地运行大模型，包括各种 VLM 模型，比如 Llama 3.2-Vision（参考： Vision models · Ollama Blog）。 本系列分享预计会有20节左右的规模，保证大家看完一定能够掌握LangChain&LangGraph的开发能力，大家感兴趣可关注笔者知乎账号和专栏，更可关注笔者的同名微信公众号： 大模型真好玩， 本系列分享的全部代码均可在微信公众号私信笔者: LangChain智能体开发 免费. LangChain的技术架构思路 不过，由于LangChain诞生时间较早，在2022年末，GPT-3.5刚诞生之时，开发者对大模型的想象主要是希望用其搭建一个又一个工作流，而这也成为LangChain的核心技术目标，LangChain中“Chain”就是指链、也就是搭建工作流的意思。 入门选择LangChain和人门后放弃LangChain的理由同样的鲜明，这就是LangChain的命运，但开发者承受了一切。 1、LangChain 只适合做 POC，不适合定制开发。
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