在开发人工智能应用时，常常会需要与本地文件系统交互，比如读取数据文件、写入日志文件等。LangChain提供了一套开箱即用的工具，用于在本地文件系统中进行这些常见操作。需要注意的是，这些工具建议仅在沙盒环境中使用，因为它们可能会对文件系统的安全性和完整性造成影响。

Milvus 是一个开源的向量数据库，设计用于处理大规模、实时的嵌入向量数据。它适用于各种应用场景，包括图像检索、智能推荐、自然语言处理等。Milvus 支持多种部署方式，可以在本地使用 Milvus Lite 进行原型开发，也可以在 Docker 或 Kubernetes 上部署处理海量数据。

spaCy被广泛用在文本分析、自然语言理解 (NLU) 等领域。其主要特点包括高效的文本处理速度、丰富的语言模型、以及对深度学习框架的支持。它常被用来处理各类NLP任务，如命名实体识别(NER)、词性标注(POS Tagging)、依存解析(Dependency Parsing)等。

多模态模型是指能够处理和生成多种类型的数据，如文本、图像、音频等。在自然语言处理领域，结合图像和文本的多模态模型越来越受到关注。OllamaLLM是一个强大的多模态模型，可以处理和生成带有图像和文本的复杂任务。