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基本概念

LangChain 能解决大模型的两个痛点，包括模型接口复杂、输入长度受限离不开自己精心设计的模块。根据LangChain 的最新文档，目前在 LangChain 中一共有六大核心组件，分别是模型的输入输出 (Model I/O)、数据连接 / 索引 (Data Connection)、内存记忆（Memory）、链（Chains）、代理（Agent）、回调（Callbacks）。下面我们将分别讲述每一个模块的功能和作用。

目前，最新的官网中将数据连接部分改为了检索

原文链接：https://blog.csdn.net/2301_81940605/article/details/137627288

官方教程学习

聊天模型主要方法

https://python.langchain.ac.cn/docs/concepts/chat_models/

1. invoke：与聊天模型交互的主要方法。它接受 消息 列表作为输入，并返回消息列表作为输出。
2. stream：一种允许您在生成聊天模型输出时对其进行流式传输的方法。
3. batch：一种允许您将对聊天模型的多个请求批量处理在一起以提高处理效率的方法。
4. bind_tools：一种允许您将工具绑定到聊天模型以在模型的执行上下文中使用的方法。
   with_structured_output：invoke 方法的包装器，适用于原生支持 结构化输出 的模型。

标准参数

https://python.langchain.ac.cn/docs/concepts/chat_models/#standard-parameters

项目

1. 数据库零食 地址