【LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程！！】
9月13日，通义千问大模型已首批通过备案，并正式向公众开放。通义模型具备的能力包括：1.创作文字，如写故事、写公文、写邮件、写剧本、写诗歌等;2.编写代码；3.提供各类语言的翻译服务，如英语、日语、法语、西班牙语等；4.进行文本润色和文本摘要等工作；5.扮演角色进行对话；6.制作图表等。我们在可以登录通义千问官网体验的同时，也可以充分发挥想象力通过调用通义千问API的方式来构建属于自己的AI应用了。
如果直接使用通义千问API从0到1来构建应用，技术成本还是相对比较高的。幸运的是，当前已经有非常优秀的框架LangChain来串联AIGC相关的各类组件，让我们轻松构建自己的应用。由于业务上对客户支持的需要，我在几个月前已经在LangChain模块中添加了调用通义千问API的模块代码。在这个时间点，刚好可以直接拿来使用。
在过去的一段时间，已经有很多同学分享了LangChain的框架和原理，本文则从实际开发角度出发，以构建应用过程中遇到的问题，和我们实际遇到的客户案例出发，来详细讲解LangChain的代码，希望给大家在基于通义API构建应用入门时提供一些启发和思路。本文主要包括几个部分：
1）LangChain的简单介绍 。
2）LangChain的源码解读，以通义千问API调用为例 。
3.）学习和构建一些基于不同Chain的小应用Demo，比如基于通义和向量数据库的ChatBot；构建每日金融资讯收集和分析的AI Agent。
4）如何提高大模型的问答准确率，比如如何更好地处理现有数据，如何使用思维链能力提升Agent的实际思考能力等。
详情查看：https://blog.csdn.net/techforward/article/details/133787625
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