AI模型和实际应用不一样，LangChain实际上就是这两个之间的桥梁。这一文章我们将进行初步认识相关概念。的含义是类似一种超级学霸，拥有巨大参数和复杂结构，在海量数据训练下的深度学习模型。：如何让大模型不仅是一个百科全书，而是一个能行动能思考的，能融入我们业务流程的智能伙伴？——那就是通过LangChain，能让我们更好的使用AI大模型。接下来，我们就要开启大模型的篇章，1.深入理解大模型的工作

目前有cursor，claude code,trae等，写好提示词，可以通过聊天来实现代码优势是提升了开发效率，降低开发门槛，专注创意，标志着从代码开发者变成代码审核者，提示词开发者。但是缺陷也有，代码质量与架构的黑箱困境，上下文长度的金鱼记忆和知识滞后性，安全性和可靠性的隐形地雷。

目标如下：1.通过LangChain接入LLM2.通过代码理解，如何定义链式结构3.链式结构的底层逻辑。

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本文摘要：文章系统介绍了神经网络与深度学习的核心概念。第一部分从函数角度解析神经网络本质，阐述参数计算、梯度下降原理，并重点讨论正则化方法（如Dropout和权重衰减）在Transformer中的应用。第二部分揭示CNN中卷积核的本质特性，包括局部连接、权重共享机制，详细分析多通道卷积、感受野等关键参数。第三部分阐述词嵌入与RNN的工作原理，说明RNN通过隐藏状态处理序列数据的机制及潜空间的语义压

Agent 就是能感知环境并采取行动的东西（传感器 + 执行器）。理性（Rationality）。理性判断必须结合：性能度量、先验知识、感知序列、行动集合考试考点：什么是理性的 Agent？理性不是指它“全知全能”或者“绝对正确”，而是指它在当前有限的信息下，尽最大努力去做能让自己得分最高的事情。对于每一个可能的感知序列，理性的 Agent 应该选择一个期望能使其性能度量（Performance

本文摘要：文章系统介绍了神经网络与深度学习的核心概念。第一部分从函数角度解析神经网络本质，阐述参数计算、梯度下降原理，并重点讨论正则化方法（如Dropout和权重衰减）在Transformer中的应用。第二部分揭示CNN中卷积核的本质特性，包括局部连接、权重共享机制，详细分析多通道卷积、感受野等关键参数。第三部分阐述词嵌入与RNN的工作原理，说明RNN通过隐藏状态处理序列数据的机制及潜空间的语义压