本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain。一、Langchain是什么？
伴随大语言模型（LLM，Large Language Model）的涌现，人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义，如图像生成，书写文稿，信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化，大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。
上节课，我介绍了如何使用 LangChain 的六大核心概念和组件，构建一个基于语言模型的问答系统。如以上案例所示，上节课复杂的Retriever工具等配置被去除，剩余的链式结构只剩余prompt，llm，outputParser三个部分。
前言前面给大家介绍了一些在线构建聊天机器人和私有化离线部署LLM模型建立知识库的方案，如Quivr结合Supabase、PrivateGPT、ChatGLM 6B等，基本上这些解决方案的背后整体的核心都离不开一个关键技术，就是LangChain。
