以下为 Slides 内容概要，内容由 Claude V2 模型生成并稍作优化。🙏

最近我们编制了一份详尽的 LangChain 模块教程，其目的是让读者快速上手这个强大的基于大语言模型的开发框架。在这篇博文中，我会按照教程的主要内容，带您一起探索 LangChain 的六大神奇模块（的前三个模块）。

⛓️ 六大核心模块概览

教程首先概述了 LangChain 的六大核心模块，分别是：Model I/O、Data Connection、Memory、Chains、Agents 和 Callbacks。其中，Model I/O 管理模型和输入输出；Data Connection 获取和处理数据；Memory 存储会话历史；Chains 连接各模块构建流水线；Agents 基于 Chains 开发完整应用；Callbacks 用于跟踪和调试。这些模块为开发人员提供了丰富的工具，使得构建基于 LLM 的 AI 系统变得简单高效。

🧞‍♂️ 模型输入输出大显神通

Model I/O 模块让我们可以自定制模型的输入输出方式，实现结构化的交互。

Model I/O 模块可以管理我们调用的 LLM 模型，以及模型的输入和输出。在输入方面，Prompt 使用模板化的方式动态配置模型的输入文本。我们可以组合多个 Prompt 模板形成 Pipeline。在输出方面，各种 Parser 可以将模型的文本输出解析成结构化的 JSON 等格式。教程通过示例展示了 Prompt 和 Parser 的用法。这些功能可以让我们以更清晰结构化的方式与 LLM 进行交互。

📚 数据连接院藏万卷

Data Connection 模块提供各种工具来获取和处理不同源的数据。

Data Connection 模块提供了从各种数据源加载和获取数据的工具。例如，Document Loaders 可以拉取本地文件系统、数据库或网页中的数据；Vector Stores 可以存储和检索向量表示的非结构化数据。此外，各种 Transformers 可以预处理文本，Retrievers 可以进行向量搜索或跨文档的信息检索。这些工具为 LLM 提供了可靠的知识来源，甚至可以构建私有的专业知识库。教程给出了模块之间协同工作的示例。

📝 记忆模块助你游刃有余

Memory 模块在会话中记录历史，使对话更上下文相关。

Memory 模块在会话过程中存储对话历史，这对实现连续会话非常重要。Memory 不仅可以原样存储历史记录，还可以使用 LLM 来生成摘要。教程详细展示了 Summary 和 Vector Store Memory 的使用方式，以及利用 LLM 进行摘要的效果。这使我们可以构建真正上下文相关的对话系统。Memory 也允许以向量的形式存储会话，进行相似检索。

如果您也对 LangChain 感兴趣，赶快点击视频，让我们一起畅游 LangChain 的功能奇境，开启基于大语言模型的 AI 之旅！