大型语言模型（LLM）作为一种创新技术，其潜力日益受到开发人员的认可。LLM为构建复杂应用程序提供了更加强大的工具，但仅凭LLM本身的能力并不足以实现这些应用程序的全部潜力。为了充分发挥其效能，LLM需要与其它类型的计算资源和知识库相结合。
LangChain正是为了解决这一问题而开发的框架，它允许开发者将语言模型与各种数据源相连接，实现与更广阔环境的交互。LangChain的核心价值在于它能够协助开发者在以下六个关键领域中构建应用程序：
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LLM提示与优化：LangChain提供了一套工具，用于管理和优化提示，创建适用于多种LLM的通用界面，以及提供处理LLM的通用实用程序。
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链式调用：此功能超越了单纯的LLM调用，涉及一系列调用的串联，无论是对LLM自身还是对其他实用程序的调用。LangChain为这些链式调用提供了标准化的接口和广泛的集成工具，同时也为特定应用提供了完整的端到端链式解决方案。
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数据增强生成：这一领域专注于利用链式调用与外部数据源进行交互，以获取数据，进而在生成步骤中使用。应用实例包括长文本的概括以及针对特定数据源的问答系统。
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代理决策：在这一层面，LLM不仅要做出决策，还需要执行决策，观察结果，并根据这些观察循环执行直至任务完成。LangChain为此提供了一套标准化的接口，用户可以从中选择适合的代理，并参考完整的代理示例。
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内存管理：LangChain引入了链式调用/代理之间的持久状态概念，提供了内存的标准化接口、一系列内存实现方案，以及展示如何使用内存的示例链式调用/代理。
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性能评估：鉴于生成模型难以通过传统指标评估，LangChain引入了使用语言模型本身进行评估的新方法。目前，LangChain提供的是一种贝塔版本的评估提示/链，以帮助开发者进行这一工作。
通过LangChain，开发者可以获得更为强大的工具和资源，以优化他们的LLM驱动应用程序，并在开发过程中利用最佳实践。如果对LangChain感兴趣或需要了解更多信息，建议访问官方网站，以获取更详细的操作指南和框架信息。
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