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LangChain首选，截止到25年9月12日

现在还有langGraph

目录：

ollama, anaconda, closeAI, deepseek

springAI, MCP,

02-什么是LangChain_有哪些常用的LLM框架 P2 - 00:11

langChain是框架，2022年10月发起的开源框架，是又大语言模型驱动的程序。

应用有：Agent, 问答系统，对话机器人，文档搜索系统，企业私有知识库

langChain比ChatGPT的2022.11发布还早了一个月。

langChain对于LLM，相当于Spring对于Java，Django、Flask对于Python。

如何写提示词，大语言模型，处理上下文，调用相关函数，把这些玩意串起来，就是langChain干的事。

02-什么是LangChain_有哪些常用的LLM框架 P2 - 04:20

岗位：

应用层(工程化): 大模型工程化工程师

有前后端。

城市大脑，智能客服，智慧交通，温升图/视频，在线医疗。

应用大模型层：大模型应用开发工程师

制造大模型，医疗大模型，金融大模型，电商大模型，

多模态相关(文本模型，图像模型，音频，视频)

通用大模型层：大模型基座开发工程师，去开发文心一言，chatGPT，豆包，通义千问，大模型不会多，因为巨头才烧得起钱

数据层：数据开发工程师

最下层是算力资源层，对应大模型运维，infra工程师，也就是基建，待遇很高，50k+

开发框架：

Python; LangChain, LlamaIndex(关注索引, 和meta开发的Llama没关系)

Java相关的是后起之秀，LangChain4J(J表示Java，功能有欠缺)，SpringAI, SPringAI Alibaba

SemanticKernel(sk),微软推出的, c#框架

03-为什么使用LangChain？ P3 - 00:09

LLM挺好的，为什么要用Langchain?

deepseek的联网搜索，不仅仅是deepseek模型本身了，而是一个类似LangChain的程序，肯定是调用了其他API(例如百度和google的)

03-为什么使用LangChain？ P3 - 03:47