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"cell_type": "markdown",
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"source": [
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"# 8. 总结\n",
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"\n",
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"\n",
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"本次简短课程涵盖了一系列LangChain的应用实践，包括处理顾客评论和基于文档回答问题，以及通过LLM判断何时求助外部工具 (如网站) 来回答复杂问题。\n",
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"\n",
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"**👍🏻 LangChain如此强大**\n",
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"\n",
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"构建这类应用曾经需要耗费数周时间，而现在只需要非常少的代码，就可以通过LangChain高效构建所需的应用程序。LangChain已成为开发大模型应用的有力范式，希望大家拥抱这个强大工具，积极探索更多更广泛的应用场景。\n",
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"\n",
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"**🌈 不同组合, 更多可能性**\n",
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"\n",
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"LangChain还可以协助我们做什么呢：基于CSV文件回答问题、查询sql数据库、与api交互，有很多例子通过Chain以及不同的提示（Prompts）和输出解析器（output parsers）组合得以实现。\n",
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"\n",
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"**💪🏻 出发 去探索新世界吧**\n",
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"\n",
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"因此非常感谢社区中做出贡献的每一个人，无论是协助文档的改进，还是让其他人更容易上手，还是构建新的Chain打开一个全新的世界。\n",
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"\n",
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"如果你还没有这样做，快去打开电脑，运行 pip install LangChain，然后去使用LangChain、搭建惊艳的应用吧~\n",
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"\n"
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]
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],
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"metadata": {
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