这篇文章主要介绍了LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用的方法是什么的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用的方法是什么文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。使用ChatGPT大家可能都是知道prompt，（1）想像一下，如果我需要快速读一本书，想通过本书作为prompt，使用ChatGPT根据书本中来回答问题，我们需要怎么做？（2）假设你需要一个问答任务用到prompt A，摘要任务要使用到prompt B，那如何管理这些prompt呢？因此需要用LangChain来管理这些prompt。LangChain的出现，简化了我们在使用ChatGPT的工程复杂度。前提：运行一下代码，需要OPENAI_API_KEY（OpenAI申请的key）,同时统一引入这些库：LLM：从语言模型中输出预测结果，和直接使用OpenAI的接口一样，输入什么就返回什么。以上代码运行结果：Cozy Colours Socks.Prompt Templates：管理LLMs的Prompts，就像我们需要管理变量或者模板一样。以上代码运行结果：Chains：将LLMs和prompts结合起来，前面提到提供了OpenAI的封免费云主机域名装和你需要问的字符串模板，就可以执行获得返回了。Agents：基于用户输入动态地调用chains，LangChani可以将问题拆分为几个步骤，然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。通过如上的代码，运行结果（拆分为两个部分）：Memory：就是提供对话的上下文存储，可以使用Langchain的ConversationChain，在LLM交互中记录交互的历史状态，并基于历史状态修正模型预测。通过多轮运行以后，就会出现：Prompt after formatting:
The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.
Current conversation:
Human: Hi there!
AI: Hi there! It’s nice to meet you. How can I help you today?
Human: I’m doing well! Just having a conversation with an AI.
AI: That’s great! It’s always nice to have a conversation with someone new. What would you like to talk about?如下：关于“LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用的方法是什么”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用的方法是什么”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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