LangChain和Pinecone

作者：CSDN博客
想象一下，如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用的问题，还能从你自己的数据库或文件中提取信息，并根据这些信息执行具体操作，比如发邮件，那会是什么情况？LangChain正是为了实现这一目标而诞生的。

<hr>LangChain：一个语言框架，提供了与语言模型交互的组件和接口。

LangChain旨在让开发者能够运用语言模型的强大功能，创建出不仅仅是调用API的应用程序，而是能够连接其他数据源，与环境交互，实现自主决策的应用程序。
LangChain由几个核心组件组成：
- 模型（Model）：LangChain支持多种语言模型和平台，如OpenAI的GPT-3和GPT-3.5，Hugging Face Hub的开源模型，以及自定义或私有模型。
- 提示（Prompt）：提示是一种将输入数据转换为适合语言模型处理的格式的技术。LangChain提供了多种提示模板（Prompt Template），如聊天机器人风格的提示，ELI5问答风格的提示等。LangChain还提供了提示优化（Prompt Optimization）的功能，可以根据反馈自动调整提示参数。

1. from langchain.prompts import (
2.     ChatPromptTemplate,
3.     PromptTemplate,
4.     SystemMessagePromptTemplate,
5.     AIMessagePromptTemplate,
6.     HumanMessagePromptTemplate,
7. )
8. from langchain.schema import (
9.     AIMessage,
10.     HumanMessage,
11.     SystemMessage
12. )
14. prompt=Promp

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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45951205/article/details/136559448