Lanchain读取文件内容并做分割，将分割后的内容交给向量数据库，用作RAG检索

Langchain中Agent模块的理解

Langchain中Agent模块的理解

LangChain是一个用于开发大语言模型应用程序的框架，通过标准化模块连接模型输入输出流程。它支持多种模型（如DeepSeek、OpenAI等），提供提示词模板、链式调用、记忆管理等功能，简化应用开发。安装简单，可通过pip或源码安装，并支持本地模型部署。核心模块包括模型I/O（处理输入输出）、提示模板（动态生成提示词）、链（连接多个任务步骤）、记忆（管理对话历史）等。LangChain的优势在

本文介绍了LangChain框架中LLM（大语言模型）的缓存和输出解析功能。缓存功能通过InMemoryCache和SQLiteCache减少重复API调用，提升效率。输出解析器用于规范模型输出格式，包括CommaSeparatedList、Datetime、Enum和JSON等多种解析器。文章详细说明了如何将解析器与提示模板结合使用，并提供了自定义解析器的实现方法。这些功能可有效优化LLM应用的

LangChain框架中对Model和Prompts的深入解析