1.主要功能和应用场景
LangChain 的一些主要功能和应用场景：
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构建自己的聊天机器人：使用 LangChain 的 LLM（大型语言模型）接口、提示模板和记忆选项，可以开发一个能够保留对话历史记录的聊天机器人。
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特定文档的问答功能：通过为自己的文档创建索引，可以在文档中进行检索，并使用这些文档来增强提示，获取领域特定的答案。
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文本、文档或网站的摘要功能：可以使用文档加载器和转化器，将文本发送到所选的 LLM 进行总结，并根据需要处理输出以便进一步使用。
LangChain 提供了构建和增强基于 LLM 的应用程序的工具，涵盖了从问答、对话管理到文档总结等多种场景。
2.概述
LangChain 架构由多个组件构成，这些组件负责与大型语言模型（LLMs）进行交互：
- LLMs、提示与解析器：与 LLM 的交互构成了 LangChain 的核心功能。LangChain 提供了一个统一的接口，用于调用不同的 LLM，并支持开源及私有模型的整合。提示（Prompts）组