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1.Langchain 源码分析 Chain系列(一)

Langchain 源码分析 Chain系列(一)

       Langchain是聊天一个组件丰富的系统，其中"Chain"元素串联起prompt、板源memory、码聊码retrieval和model等组件，天程4366 198源码实现复杂功能。序源这些组件如prompt，聊天能处理用户输入，板源大型模型提供反馈，码聊码反馈会被存储在memory中，天程供后续使用。序源Langchain提供了多种预设的聊天助学贷款系统源码chains以适应不同场景，也可根据需要自定义。板源

       要入门，码聊码如LLMChain，天程它接收模板，序源格式化用户输入，网吧维护管理源码通过LLM获取响应。创建一个水果描述的提示模板后，与LLM结合成简单的Chain，只需调用'run'方法，将获得对应水果特征的crm学生管理源码描述。run方法适用于单输入和单输出，且无需要额外输入字典。此外，chains模块还支持__call__方法，输出内容更灵活，用python分析源码可选返回仅输出项。

       如果用聊天模型替换LLM，chains支持持久化数据的'Memory'参数，使chain具备状态，能存储和跨次调用保持信息。源码分析将深入探讨Chain、LLMChain和ConversationChain这三个核心类，它们在链式处理中起关键作用，各自带有抽象和具体方法，如prep_inputs预处理输入，prep_outputs验证输出，以及__call__作为执行入口点。

       LLMChain是基于Chain的扩展，专门处理语言模型查询，如对话系统。它新增了特定于LLM的方法，简化处理过程。ConversationChain进一步扩展了LLMChain，支持对话和内存上下文管理。