【LangChain系列】第三篇：Agent代理简介及实践
【5月更文挑战第17天】LangChain代理利用大型语言模型（LLM）作为推理引擎，结合各种工具和数据库，处理复杂任务和决策。这些代理能理解和生成人类语言，访问外部信息，并结合LLM进行推理。文章介绍了如何通过LangChain构建代理，包括集成DuckDuckGo搜索和维基百科，以及创建Python REPL工具执行编程任务。此外，还展示了如何构建自定义工具，如获取当前日期的示例，强调了LangChain的灵活性和可扩展性，为LLM的应用开辟了新途径。
【LangChain系列】第二篇：文档拆分简介及实践
【5月更文挑战第15天】
本文介绍了LangChain中文档拆分的重要性及工作原理。文档拆分有助于保持语义内容的完整性，对于依赖上下文的任务尤其关键。LangChain提供了多种拆分器，如CharacterTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter和TokenTextSplitter，分别适用于不同场景。MarkdownHeaderTextSplitter则能根据Markdown标题结构进行拆分，保留文档结构。通过实例展示了如何使用这些拆分器，强调了选择合适拆分器对提升下游任务性能和准确性的影响。