LangChain解决问题的思路

LangChain解决问题的思路可以把解决问题当做一个过程，我们可以从不同的角度去观察解决问题的方式，主要分成按数据源，按问题复杂度，按问题的解决方式划分，只是概念上的不同，其实最终解决问题的方式是灵活的，统一的。 按数据源:非结构化数据–方式1（向量化)Step1：源文档向量化 Step2: 问答时检索相似向量作为context 其它方式: KNN聚类，Time Weighted Ve

langchain-tools-example

LangChain使用tools的示例测试代码如下，一个fib函数和一个查看discord的函数封装成工具，方便LLM使用，流程如下: 用户提问,给出所有可用工具，调用LLM 调用合适的工具和输入 返回工具的结果 根据工具的结果调用LLM产生最终答案优缺点： 工具很灵活，适合封装，缺点，LLM对根据描述能正常筛选工具，但是目前langchain的官方只支持1个参数的工具，如果工具需要的参数如果较

什么是思维链和思维树

思维链和思维树 普通模式：IO，input-output Prompting, 和LM进行交互，单次输入和输出的提示 思维链：CoT，Chain of Thought，指的是一个人思考问题时，从一个思想或概念出发，逐步发展、拓展和衍生出新的思想和概念的过程。这个过程类似于一个链条，每个新的思想都是前一个思想的延伸和扩展，构成了一条连续的思维链。思维链提示，输入被经过多次的中间提示，最终达到输出