你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 在上一讲中，我们深入LangChain程序内部机制，探索了AgentExecutor究竟是如何思考（Thought）、执行（Execute/Act）和观察（Observe）的，这些步骤之间...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 上节课中，你了解了ReAct框架的原理，最后我给你留了一道思考题，让你说一说LangChain中的“代理”和“链”的差异究竟是什么。 我的答案是：在链中，一系列操作被硬编码（在代码中）。在代理中，语...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 在之前介绍的思维链（CoT）中，我向你展示了 LLMs 执行推理轨迹的能力。在给出答案之前，大模型通过中间推理步骤（尤其是与少样本提示相结合）能够实现复杂的推理，获得更好的结果，以完成更具挑战的任务...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 在默认情况下，无论是LLM还是代理都是无状态的，每次模型的调用都是独立于其他交互的。也就是说，我们每次通过API开始和大语言模型展开一次新的对话，它都不知道你其实昨天或者前天曾经和它聊过天了。 你肯...

你好，我是黄佳。欢迎来到LangChain实战课！ 上一节课中，我带着你学习了Chain的基本概念，还使用了LLMChain和SequencialChain，这一节课，我们再来看看其他类型的一些Chain的用法。 任务设定首先，还是先看一下今天要完成...

你好，我是黄佳。欢迎来到LangChain实战课！ 到这节课，我们已经学到了不少LangChain的应用，也体会到了LangChain功能的强大。但也许你心里开始出现了一个疑问：LangChain，其中的 Chain 肯定是关键组件，为什么我们还没有...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 首先请你回忆一下[第4课]中我们学了什么: 为一些花和价格生成吸引人的描述，并将这些描述和原因存储到一个CSV文件中。为了实现这个目标，程序调用了OpenAI模型，并利用了结构化输出解析器，以及一些...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 之前，我们花了两节课的内容讲透了提示工程的原理以及LangChain中的具体使用方式。今天，我们来着重讨论Model I/O中的第二个子模块，LLM。 让我们带着下面的问题来开始这一节课...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 我在[第4课]的结尾时说了，你可以尝试用思维链也就是CoT（Chain of Thought）的概念来引导模型的推理，让模型生成更详实、更完备的文案，今天我们就一起看一看CoT的使用。 什么是 Ch...

你好，我是黄佳，欢迎来到LangChain实战课！ 上节课我给你留了一个思考题：在提示模板的构建过程中加入了partial_variables，也就是输出解析器指定的format_instructions之后，为什么能够让模型生成结构化的输出？ 当你...