SQL注入攻擊深度解析與防護策略
LangChain通過其核心模塊，為開發者提供了構建復雜語言模型應用的能力。
作為大模型函數的工具，被大模型調用。
是各種類型的模型和模型集成。
在RAG的時候用到。
輸出解析器負責將LLM的輸出解析為更結構化的格式。
負責從各種來源加載文檔。
可以有效存儲和檢索嵌入的數據庫。做智能客服和知識庫的時候用到。
包括提示管理、提示優化和提示序列化。
用來保存和模型交互時的上下文狀態。
用來結構化文檔，以便和模型交互。包括文檔加載程序、向量存儲器、文本分割器和檢索器等。
決定模型采取哪些行動，執行并且觀察流程，直到完成為止。
一系列對各種組件的調用。
LangChain的工作流程涉及多個階段，包括文本切割、向量化、存儲、檢索和輸出處理。
本地各類文檔數據可以通過Text類劃分為長度更短的段落，利用embedding模型進行向量化，存入向量數據庫。
把提問進行語義的向量化處理，經過處理后的query向量和已有文章段落向量進行匹配，設定檢索匹配度最高的top-K個段落，通過把K個段落和用戶提問組合輸出到提示詞的模板當中。
答：LangChain提供Python和Javascript兩種編程語言的實現版本。
答：LangChain通過將長文本轉換為embedding形式存儲到向量數據庫中，然后利用數據庫進行檢索，從而支持更多長度的輸入。
答：LangChain適用于個人助理、聊天機器人、生成式問答、文檔回答、文本摘要、代碼理解等多種應用場景。
答：LangChain的核心模塊包括Tools、Models、Text splitters、Output parsers、Document loader、Vectorstores、Prompts、Memory、Indexes、Agents和Chains。
答：LangChain的工作流程包含文本切割、向量化、存儲、檢索和輸出處理等多個階段。
本文詳細介紹了LangChain的各個方面，從其核心特性到應用場景，再到工作流程，希望能夠幫助開發者更好地理解和使用LangChain。
