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结合使用LangChainJS和Cloudflare Workers
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原文英文，约2500词，阅读约需10分钟。
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内容提要
LangChain宣布支持多个JavaScript环境，包括Cloudflare Workers。LangChain是一个构建由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。它允许开发人员在不同的LLMs之间切换，并将提示链接在一起以构建跨多个LLMs的更复杂的应用程序。本文提供了一个使用LangChainJS + Cloudflare Workers构建应用程序的逐步指南，该应用程序使用LangChain来询问关于维基百科文章的问题。文章还介绍了嵌入、向量存储、模型和链等核心概念，这些概念对于构建应用程序至关重要。文章最后邀请开发人员加入LangChain和Cloudflare Workers社区并分享他们的创作。
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关键要点
- LangChain宣布支持多个JavaScript环境，包括Cloudflare Workers。
- LangChain是一个构建由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。
- LangChain允许开发人员在不同的LLMs之间切换，并将提示链接在一起。
- 本文提供了使用LangChainJS + Cloudflare Workers构建应用程序的逐步指南。
- 构建应用程序的前提条件包括OpenAI账户、Cloudflare Workers账户、Wrangler工具和Node & npm。
- 使用Cheerio文档加载器从维基百科加载文章内容。
- LangChain提供文档加载器以便从多种文本格式加载文本。
- 使用文本分割器将加载的文本分割成多个文档对象以提高效率。
- 嵌入（embeddings）用于将文本表示为数值数据，以便计算机理解文本之间的相关性。
- 向量存储（vector stores）用于存储和查询文档及其嵌入。
- 使用OpenAI模型和RetrievalQAChain结合语言模型与其他信息源。
- 通过更新代码允许用户在请求中传递问题。
- 可以将应用程序部署到Cloudflare Workers并分享创作。
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