好，接下来我们开始介绍这个LangChain。首先我们初步来认识一下它，这块我们介绍一下long chain以及它的一个基本应用。在这个基本应用介绍完成之后，我们会给大家把long券里面的核心模块，我们给大家一一的去拆解，然后去具体讲解一下。
 
好，首先我们来初步认识一下这个浪券，基本上做过大模型或者说接触过大模型的，那么对于浪称这一块应该就非常的不陌生，对吧？因为在很多场景下面都会看到它，现在是一个基于大语言模型，用于构建端到端的一个语言模型的应用框架。它提供了一系列的工具套件跟接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务。比方说文本到图像的生成，文档问题，聊天机器人等等。
 
这些我们讲这个浪漫它是一个什么？它是个框架。这个就是因为之前有编程基础的，比方说你学过java、python对吧？那么在java里面我们有很多的一些开源框架，像medis，像spring对吧？这个框架都能够帮助我们去特定的解决某些问题。
 
我们来看一下它的一个介绍。首先是这个烂菜的一个官方网站，这个我们可以来打开一下它那个官网。官网这块是一个英文的对吧？那么我们也可以利用什么？利用这个翻译软件，然后帮我们去翻译一下。但这个翻译的效果肯定就不是那么理想，因为这个还要翻墙对吧？所以这个的话我们就直接把它关了，我们去用这个中文的网站，它的内容其实跟英文版的差别也不大。咱们直接打开。
 
好，这个是他的一些介绍。下面是一个用于开发由大型语言模型驱动的应用程序的一个框架，对吧？那么它简化了这个大模型应用程序的一个生命周期的每个阶段，这是它的一个介绍。然后下面像我们一个大模型程序，它包含的阶段像有什么有开发、有生产、有部署。这对应的在这三个阶段里面都可以干嘛，都可以做出相关的一些什么一些讲话的操作，这个我们等会去看的，有一些相关的这个教程。
 
打的比较慢，半场没开，应该。教程，一些基础，一些外部的一些知识，构建一个本地的二级应用？这些其实我们都已经有介绍了？好，它的一些概念指南，how to手册，生态？这些大家可以感兴趣，可以去官方网站上面去看一下。
 
还有一个有一个小的基本就是当下的一个版本。版本这一块它的变化其实是蛮大的。0.1、0.2、0.3对吧？那么0.1就相对来说就比较不要了，标了，0.2，0.3，这些其实我们可以在get top上面，你可以看到它的一些版本的一些变化。
 
首先我们讲这个浪翘是什么？是我们讲的一个什么一个框架。虽然说有很多人说什么说他不好用，在这里面我们还是把这个翻墙工具打开一下，因为这个get hub访问的话，国内是会受到一些影响的。
 
好，然后我们这边可以看一下这个它的comes里面就是它相关联版本0.3对吧？0.3的一个版本，我们用的是0.3.12，好像是啊0.3的一个版本。你可以看一下这时代，就是1100万10万101K对吧？101K那么这块在跟home上面应该是这个时代最高的一个了，对吧？最高的一个。所以也就意味着什么？意味着被认可度其实还是蛮高的。
 
虽然说在当下大家都说这个1.0、2.0，有各种各样的又不好，但是还在用？还在用。所以我们在学习的时候，也要去选择这些什么这些通用性比较高？通用性比较高的这些组件去学习，那么肯定就不会有错对吧？不会有错。
 
好，然后我们再通过这个文档来看一下它的一些介绍，就是简化了这个阶段。像我们讲的这个开发阶段？那么开发区的话，我们使用这个line的开源构建块跟组件块去组建我们应用程序。利用第三方的集成跟模板，能够快速的去启动它。然后市场化阶段，利用这个lunch这个实验室检查监控和评估你的面，从而可以自信的持续优化和部署。最后，这个评估我们在前面的是不是讲过那个IGS对吧？S那么可以做做我们的RAG的相关的评估对吧？那么在lunching里面所结构的lunnon这个lunch with对吧？
 
你是那么这个的话这个也可以帮助我们去做这样的一些什么一些监控跟评估的这样的一个工作，对吧？部署阶段我们可以用这个run server，像任何任何链转换成我们相关的API，那么也就是在我们这个部署阶段，它也能够提供一些比较好的一些知识在这里面。好，下面是简化我们这些大模型程序。它的各个阶段，然后还有就是拉线里面的核心组件。
 
第一个就是我们讲这个models模块模型，models模型包含各大语言模型的这个long chain的接口跟调用细节，以及输出解析器机制？解析机制。这是我们讲这个模型，当然这么一句话可能会严格的清楚，但是先了解一下对吧？先了解下，后面我们会具体去讲这些具体模块，还有我们的提示模板。使用提示工程及使用这个提示工程流线化，进一步激发大语言模型的一个潜力。这个提示模板comments应该也是比较重要的，然后数据检索据检索了构建并操作文档的方法，接收用户的查询并返回相关的文档，轻松搭建本地知识库。其实这个就是我们前面所讲的RAG对吧？IAG在那里面，它其实针对IG也提供了提供了比较强大的一些知识在这里，还有记忆这个记忆memory，通过短时记忆和长时记忆，在对话过程中存储跟检索数据，让咱们这个恰恰base这点就是我们这个什么恰当机器人能够更加的高效一些。
 
然后还有我们的这个念当前中的核心机制就是以特定方式封装各种功能，并通过一系列组合自动而灵活的完成我们的任务。然后要带你A进去对吧？A进去那么中的核心机制就是通过代理让大模型自主调用外部工具跟内部工具，使智能AD的成为什么成为可能成为可能。所以这块是农场里面相关的这些核心内容，也是我们要一一的给大家去做对应的一些介绍的。
 
这块先了解一下，然后还有就是它这个开源库开源库一些开源库的组织，像安全扣抽基础抽象跟拉枪语言的一个浪跄表达式语言，还有这个community第三方的集成。其中很多一些合作伙伴的一些满意包，一些集成已经进一步拆分为自己轻量包，只依赖于这个万茜概括，然后还有人文件构建构成应用程序认知架构的链办理跟检索策略。还有让growth就是通过将步骤建模为图中的变更节点，使用LILM构建健壮且有状态的多参与者的一个应用程序。
 
No server，然后这个时候我们讲的部署阶段的实际上这个干嘛？就是用来做评估的监控？所以这些是针对于我们这个long ten，它的一些作用，它的一些核心组成，咱们来快速的给大家去过一下，然后来就是按照这个浪费。
 
安装流动性，我们要安装两个，一个是张券，一个是张券，OpenAI。如果你们没有执行，我在刚刚在虚拟环境里面去讲的，安装了安装那个equity上面所对应的这依赖。如果你没有安装，那么你需要去执行这样命令。安装的版本尽量跟我这边所列举的尽量保持一致。
 
如果说你前面有安装，那么你打开一下，在这边你可以输入这个APP list。那么你会发现这边我们已经安装的有这个lunch对吧？Lunch API浪圈是3.7对吧？浪圈ipad这个OpenAI是0.2.3对吧？0.2.3那么跟我们这个版本保持一致。那么在课程过程中，大家去调试各种案例的话，基本就不会出现什么出现一些版本兼容性的一问题，对吧？好，这是我们所讲的杠杆券的一个基本介绍，我们就讲解到这里面。