langchain专门用于构建LLM大语言模型，其中提供了大量的prompt模板，和组件，通过chain(链)的方式将流程连接起来，操作简单，开发便捷。
安装langchain框架
其中langchain可以提供了各种大模型语言库选择，（这里只列举几个）例如：
如何让你llm跑起来，这里用的是千问，来演示
创建模型
这一步用不同的模型可能会不同
这里利用langchain的千问库创建模型，可能会不同
构建提示词
各个角色功能如下：
角色名称 (Role)
对应的类
作用说明
system
系统提示词。用于设定 AI 的“人格”、专业背景、行为准则或约束条件。它通常优先级最高，决定了后续对话的基调。
user
用户消息。代表人类发送的内容。这是模型需要直接回答或处理的问题。
ai
AI 消息。代表模型之前的回复。在构建多轮对话（带记忆）时，需要把模型之前的回复传回去。
构建chain链
这个是langchain的灵魂，这里简单说明，后面会发更详细的教学文章
chain链的运行流程如下：
将输入填充prompt->将完整prompt喂给LLM->直接解析返回文本
这个是langchain提供的文本解析器，用于将上面的结果解析为文本
使用大模型
这里有两种方式：
- 直接输出完整的文本
- 流文本输出（打字机）
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