LangPipe介紹
LangPipe是一個輕量級的大模型工作流應用框架LangPipe，可以輕松解決下面各種問題：

text generation（文本生成）
chat with LLM（與LLM對話）
task classification（任務分類）
parameters extraction（關鍵參數提取）
RAG based on Web Search（基于搜索的RAG）
RAG based on SQL（基于數據庫的RAG）
RAG based on Vector（基于知識庫的RAG）
Chat to DB （數據庫對話）
Chat to Web （網頁對話）
Chat to Knowledge Base（知識庫對話）
LangPipe倉庫

下面是倉庫中Sample說明：

00-chat_test
chat with LLMs using LangPipe.

python 00-chat_test.py
關于如何使用語言模型，如果你是指在實際應用中使用，這里有一些基本的指導原則：

1. 明確需求：首先明確你需要解決的問題或需要完成的任務類型。是生成文本、回答問題、翻譯語言還是其他任務？
2. 選擇合適的模型和平臺：根據你的具體需求選擇一個合適的預訓練語言模型（如我Qwen）或平臺，如阿里云等提供的服務。
3. 輸入與輸出格式：了解并遵循所選模型的輸入與輸出格式要求。這通常包括如何提出問題、提供上下文信息以及接收生成的內容。
4. 調整參數：很多模型都允許你通過調整一些參數來改變生成內容的特點，如溫度（temperature）用于控制生成結果的多樣性，最大長度（max_length）用于限制生成文本的長度等。