链定义为对组件的一系列调用，也可以包括其他链，这种在链中将组件组合在一起的想法很简单但功能强大，极大地简化了复杂应用程序的实现并使其更加模块化，这反过来又使调试、维护和改进应用程序变得更加容易。Chain基类是所有chain对象的基本入口，与用户程序交互，处理用户的输入，准备其他模块的输入，提供内存能力，chain的回调能力，其他所有的 Chain 类都继承自这个基类，并根据需要实现特定的功能。p

RAG（检索增强生成）是一种结合了检索（通常是知识库或数据库）和生成模型（大语言模型）的技术，目的是在生成文本的时候能够参考相关的外部知识。这样，即使生成模型在训练时没有看到某些信息，它也能在生成时通过检索到的知识来生成更加准确和丰富的回答，这篇文章实现一种基于动态上下文窗口的方案，能够处理大规模文档，保留重要的上下文信息，提升检索效率，同时保持灵活性和可配置性。

LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangChain的侧重点，以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。从本节开始我将对langchian各个模块对照源码进行介绍，首先看Model I/O模块👇。

值得关注的是，Amazon Bedrock 的模型评估工具全面可用，能够根据特定应用场景的指标（如相关性、风格和品牌声音）对模型进行评估，为客户评估、比较和选择适合其应用程序的最佳模型，将评估模型的时间从几个星期缩短到几个小时，评估后还会提供评估报告，为更多模型使用者提供参考。Amazon Bedrock对外发布已有一年，过去一年，大模型依然在不断迭代，甚至迭代得有些过于快速，以至于企业客户不知道

Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模型推出了多个规模，从0.5B到72B，满足不同的计算需求。此外，该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型，为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen1.5模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企

ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。

为了深入了解Qwen1.5的实力，我们对其基础和聊天模型进行了全面评估。从语言理解到代码、推理，每一项基础能力都经过严格测试。多语言处理、符合人类喜好、智能体能力，还有检索增强生成，它都游刃有余。在MMLU、C-Eval等知名数据集上，Qwen1.5大显身手，尤其72B版本，更是远超Llama2-70B。数学、推理，对它来说都是小菜一碟。小模型也火热，我们拿Qwen1.5的小参数版本和市面上的佼佼