简介
连雨不知春去，一晴方觉夏深。
小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖锅盔的小男孩。汇总下之前撰写的ChatGPT Prompt工程和应用系列文章：
紧接前文LangChain专题的预热文章：
今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇，简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来，从而实现一个极简的联网版ChatGPT。此前，ChatGPT无法联网，虽然现在OpenAI已经为ChatGPT增加联网和插件功能，但是这些功能仅限于面向ChatGPT Plus用户。 对于非Plus用户，LangChain是一个不错的选择。此外，对于其他LLM模型，包括API接口和私有化部署的模型LangChain也都是支持的。简而言之，LangChain是一个用于开发LLM(大型语言模型)应用程序的框架，主要拥有2个能力：
- 将 LLM 模型与外部数据源进行连接
- 将 LLM 模型进行交互
由于多次修改，仍然无法通过小编的审核，这里只能放原始文章的链接了：
LLM系列 | 16: 如何基于LangChain打造联网版ChatGPT？
后续会逐步放弃CSDN这种平台！
小结
本文简要介绍LangChain的用途，并以使用OpenAI API为例， 说明LangChain对于OpenAI API的兼容和使用。此外，还以LangChain结合谷歌搜索为例演示如何将LLM和网络搜索进行结合。从测试示例的日志可以看出，整体对中文支持尚不够友好，需要后续进一步完善。另一方面，LangChain对搜索引擎返回结果的后处理不够，需要进一步综合、兼容更多可能性，从而提取出更好准确的结果。