大语言模型需要65B或更多参数量才能涌现足够的推理能力，这对于训练或微调是极大的资源与人力挑战，那有没有办法不训练模型来充分利用大语言模型的能力？这还真有，办法是顾问团与小助手。
核心架构是 以LLM为中心，作为中枢调度，Langchain方式作为顾问团（提供业务相关资料），Tools作为小助手，被LLM调用来获得具体的能力。 这种方式可以补充大模型对于实时知识的不足以及具体业务能力（如复杂 数据计算）的不足，利用大模型的推理与归纳能力。
lanchain: LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序 - 知乎 (zhihu.com)
tool learning: OpenBMB/BMTools: Tool Learning for Big Models, Open-Source Solutions of ChatGPT-Plugins (github.com)
系统架构图：
本质上，langchain工具包也有部分类似tool learning的功能：
Tool Learning 架构图：
