langchain-learning
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taishan1994
langchain学习笔记，包含langchain源码解读、langchain中使用中文模型、langchain实例等。
我的场景中符合匹配结果太多，分数相似且很高。 和大佬请教下思路，如果直接拼接，由于内容太长 模型会报错。 如果使用文本分割，分别匹配又很容易让模型无法理解前后的逻辑关系，我应该从什么角度去突破呢？ 只能优化文本分割的逻辑吗？
我嘗試用intermediate steps來取得agent 執行過程的log，但我想要再進一步地取得更詳細的action input好像就沒辦法？好比說request_get這種tool，我想要紀錄他call 的request以及接收的response，這樣子似乎沒辦法實現？ 我在想是不是能透過callbacks 裡面的一些event (on_llm_error, on_tool_start etc.) 來收集詳細的action過程，換句話說有辦法在agent.run()之後取得這run完整的log嗎？ thx
你好， 想问下prompt重用是指langchain构建agent时可能会发生prompt重用的情况是吗？如果我只是单独借助langchain+llm+retrieval 实现一个对长文档的检索器，针对这种特定任务场景也比较固定，是不是就不存在prompt重用的情况了？ 还想问下langchain内置的prompt在哪里可以查看呢
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