【5月更文挑战第17天】LangChain代理利用大型语言模型（LLM）作为推理引擎，结合各种工具和数据库，处理复杂任务和决策。这些代理能理解和生成人类语言，访问外部信息，并结合LLM进行推理。文章介绍了如何通过LangChain构建代理，包括集成DuckDuckGo搜索和维基百科，以及创建Python REPL工具执行编程任务。此外，还展示了如何构建自定义工具，如获取当前日期的示例，强调了LangChain的灵活性和可扩展性，为LLM的应用开辟了新途径。

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【5月更文挑战第16天】 本文介绍了从零构建一个轻量级的深度学习框架tinynn，旨在帮助读者理解深度学习的基本组件和框架设计。构建过程包括设计框架架构、实现基本功能、模型定义、反向传播算法、训练和推理过程以及性能优化。文章详细阐述了网络层、张量、损失函数、优化器等组件的抽象和实现，并给出了一个基于MNIST数据集的分类示例，与TensorFlow进行了简单对比。tinynn的源代码可在GitHub上找到，目前支持多种层、损失函数和优化器，适用于学习和实验新算法。

【5月更文挑战第15天】 本文介绍了LangChain中文档拆分的重要性及工作原理。文档拆分有助于保持语义内容的完整性，对于依赖上下文的任务尤其关键。LangChain提供了多种拆分器，如CharacterTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter和TokenTextSplitter，分别适用于不同场景。MarkdownHeaderTextSplitter则能根据Markdown标题结构进行拆分，保留文档结构。通过实例展示了如何使用这些拆分器，强调了选择合适拆分器对提升下游任务性能和准确性的影响。

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