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什么是LangChain？

LangChain是一个库，旨在利用大型语言模型的能力，并将它们与其他计算或知识源结合起来创建强大的应用程序。它是一种工具箱，为LLMs提供标准接口，并促进它们与其他工具的集成。LangChain通过将LLMs与其他计算（例如执行复杂数学运算的能力）和知识库（例如提供实时库存）混合使用，从而使开发能够回答特定文档的问题，支持聊天机器人，并创建决策制定代理等应用程序更容易。

LangChain的基础功能有哪些？

LangChain的基础功能包括：LLM调用、缓存支持、用量记录、Prompt管理、文档加载器、索引支持、文档分割器、向量化、对接向量存储与搜索等。

LangChain的必知概念有哪些？

LangChain的必知概念包括：Loader加载器、Document文档、Text Spltters文本分割、Vectorstores向量数据库、Chain链、Agent代理、Embedding。其中，Loader加载器是从指定源进行加载数据的，Document文档是将加载器加载的数据源转换成的对象，Text Spltters文本分割是用来分割文本的，Vectorstores向量数据库是将加载进来的数据Document进行向量化，Chain链是任务，Agent代理可以动态的帮我们选择和调用chain或者已有的工具，Embedding用于衡量文本的相关性。

LangChain适合哪些人使用？

LangChain面向寻求利用LLMs的潜力构建变革性应用程序的开发人员。如果您是开发人员，希望通过将LLMs与其他计算或知识源结合使用来增强应用程序的能力，那么LangChain正是您需要的工具。对于对技术的未来和LLMs的令人兴奋的可能性感兴趣的任何人，都可以在LangChain中找到价值。从回答问题的应用程序到聊天机器人和智能代理，LangChain的可能性范围真正是广泛的。

Elasticsearch与LangChain的结合

LangChain的一个激动人心的方面是它能够与强大的工具（如Elasticsearch）无缝交互。Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE™）提供了创建高度相关的AI搜索应用程序的能力。它能够快速存储、搜索和分析大量数据，并在几乎实时的情况下进行操作，使其成为LangChain能力的理想伙伴。

同时，Elastic还可以为LLMs提供重要的上下文。在Elastic中存储的实时信息、专有数据和其他知识源可以被LLMs利用以生成更准确和有上下文相关性的响应。Elasticsearch和LangChain之间的这种独特的协同作用可以使应用程序更加动态，并能够处理复杂的查询和任务。

此外，Elastic还可用于存储用户和LLMs之间的聊天历史记录。在聊天机器人等应用程序中，存储先前交互的上下文可以在塑造响应方面发挥至关重要的作用。通过在Elastic中存储此历史记录，LangChain可以检索和利用此信息，从而使对话随着时间的推移变得更加连贯和个性化。在本质上，Elastic与LangChain的集成不仅增强了LLMs的功能，而且为创建真正响应和直观的应用程序铺平了道路。

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