新版langchain中已经弃用了LLMChain等内置链的组装和框架，取而代之的是使用 runables包中内置的类和方法 来构建更灵活的链，其中最主要的方法是RunablesSequence,RunnableLambda和RunnableMap。

LangChain是一个编程框架，主要用于在应用程序中集成大型语言模型（LLM）。LangChain提供了记忆组件，用于解决大语言模型无状态的问题，使得模型能够保存上次交互的内容，从而能够更好地进行连续的对话或任务处理。

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随着大模型热度持续，基于大模型的各类应用层出不穷。Langchain作为一个以LLM模型为核心的开发框架，可以帮助我们灵活地创建各类应用，同时也为大模型的应用引入新的安全隐患。

本综述论文首次全面概述了构建 SpeechLMs 的最新方法，详细介绍了其架构的关键组成部分以及其开发中的各种训练方法

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近期，微软开源GraphRAG的新闻成为热门话题。GraphRAG (Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation) 是一种基于图的检索增强生成技术，结合了知识图谱和传统的检索增强生成（RAG）方法，旨在提升大语言模型处理私有数据集问答的能力。

阿里开源了一款能在笔记本上运行的「推理核弹」QwQ-32B！这款仅 320 亿参数的模型，竟在数学题、写代码等硬核任务中追平 6710 亿参数的行业顶流。更疯狂的是，你的 RTX4090 显卡就能跑出满血性能...

Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

如果你用大模型API搭建了AI应用，就必须警惕一个致命风险——Prompt注入攻击。毫不夸张地说，若不设防，你的AI应用很可能正在“裸奔”，随时可能被攻击者恶意利用，导致数据泄露或生成有害内容。