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引用他們網站的話： 「LangChain是一個開的框架。 」如果從頭開始建造AI應用相當於用磚塊和混凝土建造建築物，那麼使用langchain就像用樂高積木組裝建築物。雖然這個比喻乍聽之下可能有點限制性，但別忘了人們已經成功地用樂高積木建造了死星。 拋開愚蠢的比較， Langchain具有模組化架構，呈現不同的模組，每個模組都針對特定功能而設計。

例如，模型模組整合了各種語言模型和類型，作為任何基於Langchain的應 泰國數據 用程式的骨幹。一個實際的例子是整合「BERT」模型，為使用Langchain開發的聊天機器人提供語義理解。 另一個例子是提示模組，它專注於提示管理和最佳化，從而提高輸出的相關性和準確性。例如，如果我們開發個人助理應用程序，微調提示可能會提高其對話技能，為用戶提供個人化的回應。

逐一講解每個模組會花費太長時間，因此我們推薦使用官方Langchain文件和Langchain教學等資源。這些實用指南中充滿了範例，為如何使用Langchain和從頭開始建立AI應用提供了寶貴的見解。 讓我們專注於如何實現像Langchain這樣的工具。正如你們中的一些人可能已經想到的那樣， Langchain的工作原理是添加一個抽象層。