在自然语言处理领域，少量示例（Few-Shot Learning）是一种非常有效的策略。它通过向模型提供少量的已知输入输出示例，使得模型可以更好地理解任务上下文，从而生成更准确的结果。这种技术非常有用，特别是在处理复杂任务时，它能极大地减少模型的错误率。

在这部分，我们模拟构建的链，让结果更具灵活性。"input": lambda x: x["input"], # 输入查询"context": lambda x: format_docs(x["context"]), # 上下文| prompt # 格式化查询和上下文为prompt| llm # 生成响应| StrOutputParser() # 强制转换为字符串通过这种方法，我们不仅能传递检索步骤

在许多问答应用中，我们希望允许用户进行一系列的对话，这就需要应用程序有某种“记忆”来记住过去的问题和答案，并且将这些信息融入到当前的思考中。在本文中，我们重点讨论如何在对话中融入历史消息的逻辑。这实际上是《Conversational RAG教程》的精简版。我们将使用《LLM Powered Autonomous Agents》这篇博客文章作为外部知识源，这也是在 RAG 教程中使用的实例。

GigaChat是一个强大的对话AI模型，能够处理复杂的人机对话，并支持多种语言。它通过LangChain库提供了一套简单的Python接口，使得集成变得更加容易。对于开发者来说，了解如何将这些工具结合使用，可以大大加速AI应用的开发。

在网站内容抓取和处理的场景中，我们常需要将复杂的 HTML 转换为更简洁的 Markdown 格式，以便后续的文档保存或展示。而是一个专为这一需求设计的 Python 工具包，可以帮助开发人员快速完成这项任务。此外，我们还可以利用LangChain提供的来获取 HTML 内容，从而实现高效率的数据转换。

在一些生成式 AI 应用中，经常需要结合工具（如数学运算、数据库操作）来扩展模型的能力。为了在流式处理中支持工具调用，LangChain 提供了流式工具调用接口。这种接口可以将工具调用的各部分逐步生成并发送，实现高效的流式交互。流式工具调用的核心是，它表示工具调用的一个分块（chunk）。这些分块会逐步拼接，直到工具调用的完整参数和返回值生成完毕。我们定义了两个简单的数学工具add和multipl