用 100 行代码揭开 LLM 集成工具 LangChain 的奇妙之处

LangChain 是一个强大的程序框架，它可以让用户围绕大型语言模型快速构建应用程序管道。它直接与 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-3.5 模型以及 Hugging Face 的开源替代品（如 Google 的 flan-t5 模型）集成。

Colin Eberhardt 表示，他最感兴趣的 LangChain 部分是 Agent 模型。这个 API 允许你创建复杂的对话接口，并且利用各种工具（例如 Google 搜索、计算器）来回答问题。因此，成功解决了在用 LLM 回答重要问题时，所遇到的产生错误答案的倾向和缺乏最新数据等问题。

从广义上讲，使用 Agent 模型，让 LLM 成为了一个编排器。接受问题，将其分解为块，然后使用一些适当的工具来寻找组合问题的答案。

Colin Eberhardt 认为第 3 部分特别有趣，它是通过一个示例（即一次性学习）“教”GPT 来充当编排器的地方。这里教的编排方法是通过思维链进行推理，将问题分解为更小的组件。研究人员发现这些组件能够提供更好的结果，并且符合推理逻辑。研究人员表示，他们的发现有助于理解人类大脑如何处理复杂的信息，包括语言、数学和物理。

（编辑：银川站长网）

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