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LangChain是由哈佛大学Harrison Chase于2022年10月开发的开源框架，用于构建基于大语言模型（LLMs）的应用程序。它支持多种场景，如Agent构建、问答系统和文档搜索等。LangChain通过标准化模型输入输出（Model I/O）、链式调用（Chains）、检索增强生成（RAG）和智能代理（Agents）等核心模块，简化了LLM集成流程，降低了开发复杂度和学习成本。 环境

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分类标准类别示例按照功能分类生成式大模型嵌入模型重排序模型分类模型通常是经过微调的小模型生成模型按照模态分类大语言模型Qwen3/DeepSeek-V3/GPT-5 语言模块多模态理解模型Qwen3-VL/GPT-5（视觉理解模块）多模态生成模型。

RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与文本生成，提升大模型回答的准确性和可靠性，解决知识更新滞后和幻觉问题。其流程分为离线知识库构建（文档分块、向量化存储）和在线问答（问题检索、提示词组装、生成答案）。知识库搭建适用于个人、企业等多场景，工具选型需考虑轻量级（如Cherry Studio）、平台型（如Dify）或高精度解析（如RAGFlow）。Cherry Studio以小白友好、多模型对比

摘要： LangChain是由哈佛大学Harrison Chase开发的开源框架（2022年10月发布），用于构建基于大语言模型（LLMs）的应用程序，支持Agent、问答系统、文档搜索等场景。其核心模块包括Model I/O（标准化模型输入/输出）、Chains（流程组合）、RAG（检索增强生成）和Agents（任务自动化）。相比直接调用GPT等API，LangChain简化开发流程、降低学习成

本文档是大模型低代码开发与部署课程的导论，主要介绍大模型基础概念、应用场景和技术架构。核心内容包括： 大模型定义：基于Transformer架构的海量参数语言模型，具备文本生成、逻辑推理等能力，列举了GPT-5、Claude等主流模型。 应用场景：覆盖智能客服、内容生成、知识问答等7大领域，重点聚焦电商运营场景，包括知识库搭建、Agent开发等具体应用。 技术架构：分为四大板块： 大模型层（Dee