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在过去的几年里，大型语言模型?—?或LLM为朋友?—?风靡人工智能世界。

随着 OpenAI 的 GPT-3 在 2020 年的突破性发布，我们见证了 LLM 的受欢迎程度稳步上升，随着该领域的最新进展，这种受欢迎程度只会加剧。

这些强大的人工智能模型为自然语言处理应用程序开辟了新的可能性，使开发人员能够创建更复杂的、类似人类的交互。

不是吗？

但是，在处理这种AI技术时，很难扩展和生成可靠的算法。

在这个快速发展的格局中，LangChain已经成为一个多功能框架，旨在帮助开发人员在广泛的应用中充分利用LLM的潜力。最重要的用例之一是处理大量 文本数据。

让我们今天就开始利用LLM的力量吧！

LangChain 可用于聊天机器人、问答系统、摘要工具等。然而，LangChain最有用和最常用的应用程序之一是处理文本。

当今世界充斥着数据。最臭名昭著的类型之一是文本数据。

所有网站和应用程序每天都在被成吨的单词轰炸。没有人可以处理如此大量的信息...

但是计算机可以吗？

LLM技术与LangChain一起是减少文本量的好方法，同时保持消息的最重要部分。这就是为什么今天我们将介绍 LangChain 处理文本的两个基本但非常有用的用例。

• 综述： 表达有关文本正文或聊天交互的最重要事实。它可以减少数据量，同时保留最重要的部分。

• 萃取： 从文本正文或某些用户查询中提取结构化数据。它可以检测和提取文本中的关键字。

无论您是LLM世界的新手，还是希望将您的语言生成项目提升到一个新的水平，本指南将为您提供有价值的见解和实践示例，以释放LangChain处理文本的全部潜力。

⚠️ 如果你想有一些基本的掌握，你可以去检查

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