【日积月累】 Langchain Prompt Template 介绍：Langchain 通过 Prompt Template 提供了一种简化与大型语言模型交互的方法。Prompt Template 是一种模板化方法，用于生成动态、灵活的模型输入，包含语言模型指令和 Few Shot Examples。通过创建和应用 Prompt Template，可以提高生成效率和一致性。Few Shot Examples 通过提供上下文，提升模型响应质量。Langchain 的灵活性支持多变量和嵌套模板，适用于复杂场景，与大模型结合可生成高质量内容。

【日积月累】 LangChain教程提供了构建LLM驱动型应用程序的详细指南。该框架简化了大型语言模型的应用开发，支持与OpenAI和Hugging Face等平台集成，提供模型交互、灵活定制等功能。通过标准化接口和组件化设计，LangChain能够高效管理工作流，适用于聊天机器人、问答系统等多种应用场景。教程中介绍了如何安装和配置LangChain，并通过代码示例展示了应用开发的基本过程。开发者可利用LangChain的灵活性构建多样化的AI应用。

【日积月累】 使用Langchain调用DeepSeek可以简化与深度学习模型的交互，提升应用开发效率。Langchain为开发者提供标准化接口，支持对话管理、提示模板和代理人等功能，使调用DeepSeek更为便捷。DeepSeek则以其出色的自然语言处理能力著称，能够处理复杂的文本生成任务。通过结合这两者，开发者可以创建响应迅速且智能的应用程序，甚至选择在本地部署以提高数据隐私和控制。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建一个端到端的生成式人工智能应用。首先，需要搭建开发环境，安装Ollama并选择合适的DeepSeek R1模型。接着，通过LangChain将DeepSeek R1与外部数据源连接，并构建提示链以实现上下文感知的交互。然后，利用Streamlit创建用户友好的界面，设计流畅的用户交互流程，并实现用户输入处理和响应生成。此外，文章还提供了优化应用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多线程处理以及添加语音识别、多语言支持等高级功能。最后，强调了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力，并鼓励开发者尝试新的应用场景。

【日积月累】 RAG是什么：RAG，即检索增强生成，是一种结合检索技术与生成模型的方法，旨在增强大语言模型（LLM）的能力。通过引入外部知识源，RAG弥合LLM的常识与上下文之间的差距，从而提高生成答案的准确性，减少误导性信息。RAG的灵活性使其能够快速适应信息变化，降低计算成本，尤其适合处理实时更新的信息。在实践中，RAG可以结合LangChain、OpenAI和Weaviate等工具，构建高效的生成流程。

【日积月累】 基于LangChain的本地知识库是一种利用LangChain框架构建和管理知识库的方法。LangChain提供了模块化工具，如Prompt Templates、LLMs和Utils，使开发者能够快速定制和集成不同的大语言模型。在构建本地知识库时，开发者可以通过文档加载、文本分割和Embedding生成，将文本数据处理为向量表示，并存储在如Chroma和FAISS等向量数据库中，从而实现高效的信息检索和问答系统集成。LangChain支持多种模型和数据库，灵活性强，适用于多种应用场景。

【日积月累】 在人工智能和自然语言处理（NLP）领域，Ollama和LangChain是两个备受关注的技术工具。它们各自在模型部署、语言模型应用开发等方面发挥着重要作用。然而，许多开发者对它们之间的关系和如何结合使用感到困惑。本文将深入探讨ollama与 langchain是什么关系，并通过实操示例展示如何将它们结合使用，以提升语言模型应用的开发效率和性能。

【AI驱动】 在本教程中，我们将构建一个聊天机器人，它能够回答有关Skyscanner服务的问题。我们将利用公司的FAQ部分来提取问题和答案。接着，我们会借助LangChain库来训练这个聊天机器人，使其能够在单个T4 GPU上实时回答问题。在这个过程中，我们还会使用免费的语言模型和嵌入向量。

【AI驱动】 本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。

【AI驱动】 我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

【AI驱动】 本文将使用 LangChain 和 Elasticsearch 实现隐私至上的 AI 搜索。