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大型語言模型（LLM）的橫空出現在NLP自然語言處理領域掀起了革命。它們能夠理解和生成高品質的文本，應用於問答、翻譯等多種任務。LangChain框架則是專為開發LLM應用而設計，提供了靈活且高效的解決方案。本文將帶你深入了解如何利用LangChain從零開始開發強大的LLM應用…

什麼是Streamlit？

在當今數位時代，大型語言模型（LLM），著名的是像ChatGPT這樣的工具，已漸漸的成為我們日常生活和專業工作中不可或缺的一部分。這些模型的強大能力，使它們能夠回答我們的問題、協助我們撰寫文章，甚至幫助我們解決複雜的技術問題。

在這個AI技術迅速發展的時代，那些能夠聊天、寫作甚至創作詩歌的大型語言模型（比如說GPT系列）正以它們驚人的能力搶佔頭條新聞。它們不僅僅是在文字生成、理解語言，還在創意寫作領域大放異彩。但要想讓這些智能巨頭發揮出最大的魅力，我們得先搞懂它們背後的一些關鍵參數。

在先前的討論中，我們已經觸及了OpenAI模型中幾個關鍵的設定選項，包括控制生成回應多樣性的n參數、調整LLM模型回答長度上限的max_tokens，以及設定特定詞彙避免出現的stop參數等。其中，我們也稍微提到temperature參數，它是一種能讓OpenAI回答變得更加引人…