LangChain+通义千问+AnalyticDB 向量引擎保姆级教程
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原文中文，约22000字，阅读约需53分钟。
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内容提要
介绍了LangChain框架下的代理工具包和两个代理案例：计算代理和SQL代理，工具包提供了一系列工具集，计算代理和SQL代理分别利用搜索和计算器工具、数据库查询工具回答用户问题。示例展示了LangChain框架下的代理工具包和代理案例的实现方式和效果。
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关键要点
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本文介绍了LangChain框架及其代理工具包，提供了计算代理和SQL代理的案例。
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通义千问大模型具备创作文字、编写代码、翻译服务等多种能力。
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LangChain框架简化了AIGC应用的构建过程，提供了多种模块和组件。
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LLM模块、Embedding模块和VectorStore模块是LangChain的核心组成部分。
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ChatBot是LLM应用的典型场景，涉及文本切分、LLM模块、嵌入模块和VectorStore模块。
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构建基于通义API的ChatBot需要从数据拉取、嵌入生成到数据库存储等多个步骤。
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在构建ChatBot过程中，文本切分和语义理解是主要挑战。
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AI代理是LLM的另一典型应用场景，能够进行自我决策和任务规划。
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代理系统需要规划、记忆和工具模块来提高决策能力。
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思维链和思维树是提高代理思考能力的重要方法。
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使用工具模块可以让代理调用外部API获取额外信息。
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计算代理示例展示了如何通过搜索和计算工具回答用户问题。
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SQL代理示例展示了如何结合大模型和数据库查询来回答问题。
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代理的构建对LLM的推理能力要求较高，需不断探索新场景以提高准确性。
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