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2.2 企业级ChatGPT开发的三大核心剖析
Gavin老师：NLP_Matrix_Space
本节讲解LangChain官方提供的一个项目，跟大家展示企业级开发的核心元素，如图2-1所示，是项目的架构示意图。

图2- 1 LangChain项目架构示意图
一个基本原则是你的提示词和模型进行交互，作为和模型交互的一个过程，可以统一认为是一个对话流，即使是一次对话，从对话的角度，会有历史数据（Historic Data），也有当前的输入话语（Current Utterance），这两部分的内容都很重要，为什么？因为基于大模型做一个对话的AI产品，历史的信息必然会影响当前的信息，当前的信息处在一个上下文中，你当前说一句话，从一种正常的角度，肯定是有上下文的，可能有同学会问第一句话怎么处理，可以将第一句话作为提示词，自动把它设定为上下文，例如，可以指定这个系统是一个数学老师，或者是一个销售，或者是一个工程师来参加面试等等。当前的话语有意义，是因为有历史数据以及系统设置提供的上下文。问大家一个事情，跟大模型进行交互的时候，是不是要把历史数据加上现在的话语？这个问题很重要，当然这个问题不简单，如果把当前的话语追加在历史数据上，导致的结果是历史数据越来越长，如果不断的追加，会形成一个流式链条的提示词，调用大模型的时候，提示词是以标记的方式传给大模型，当提示词越来越大的时候，不仅是效率的问题，成本也是一个很大的问题，这是从企业的角度，或者从经济的角度考虑这个问题，但这不是致命的，致命的是它的质量问题，历史数据加上当前的话语，结合

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