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我们可以使用“|”将各个组件连接起来，实现input --->processing--->output
有时前端会让我们返回特定格式的内容，langchain中预定义的解析器可能不符合要求，我们可以使用PydanticOutputParser自定义一个合适的输出解...
但是如果示例非常多，全放入提示词中会消耗大量token，我们可以使用示例选择器example_selector，最常用的选择器是长基选择器LengthBased...
可以看到，历史对话内容成功插入提示词中，成为下一轮对话的提示词的一部分，这时，模型就能够联系上下文做出回答了
langchain学习过程
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