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LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更高效地构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。其核心思想是通过模块化设计，将语言模型与外部工具、数据源和流程连接起来，从而扩展模型的能力并支持复杂任务的自动化。一、LangChain 的核心概念与功能1. 模块化架构LangChain 提供了六大核心组件，开发者可以像“乐高积木”一样灵活组合这些模块，构建定制化应用。例如：- Models：集成多种语言模型（如 GPT-4）和文本嵌入模型。- Prompts：通过模板管理提示词，优化模型输出质量。- Indexes：支持文档加载、分割、向量存储和检索，增强模型对结构化数据的处理能力。- Memory：维护对话历史或上下文信息，确保交互的连贯性。- Chains：将多个模块串联为固定流程（如问答链、摘要链）。- Agents：动态选择工具执行任务（后文详述）。2. 实际应用场景LangChain 被广泛用于构建智能问答系统、自动化客服、文档分析工具等。例如，一个旅行顾问机器人可通过 LangChain 整合实时天气 API 和航班数据库，提供动态建议。二、Agent 的定义与作用Agent 是 LangChain 中的一个核心组件，其本质是“动态决策引擎”，利用语言模型的推理能力选择工具并执行任务。特点包括：1. 动态流程控制Agent 根据问题类型和上下文选择工具，例如先调用搜索引擎获取信息，再通过数据库检索补充细节，形成多步骤推理（如 ReAct 范式）。2. 工具集成支持内置工具（如 Google 搜索、Wikipedia）和自定义工具（如调用内部 API），通过tool快速注册功能函数。3. 适用场景适用于需要灵活决策的复杂任务，例如多条件数据分析、动态旅行规划等。 #牛客激励计划#  #产品经理#  #产品每日一题#  #晒晒你的元宵动态#  #牛客创作赏金赛#  #数据人的面试交流地#  #总结:offer选择，我是怎么选的# #牛客AI配图神器#

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

各位🐮佬们，我想请教一下。算法题第二题，是不是判断子串不能用固定大小窗口，得用动态窗口，要不然就会超时呀？或者是在其他地方优化?我通过了65%

真服了，我不信有这个题，还不会 常见的业务题 ◆ 大模型（LLMs）基础面 • 目前主流的开源模型体系有哪些？ • prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是什么？ • 大模型LLM的 训练目标 是什么？ • 涌现能力是啥原因？ • 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？ • 简单 介绍一下 大模型【LLMs】？ • 大模型【LLMs】后面跟的 175B、60B、540B等 指什么？ • 大模型【LLMs】具有什么优点？ • 大模型【LLMs】具有什么缺点？ ◆ Layer normalization 篇 • La...