前面课程中，带大家写了一个简单的顺序链，来体会多个链组合的过程。但 LangChain 作为框架，内置了很多特定场景的组合链，如果内置的链能满足业务需求，就不用再自己写了。

这节课，介绍的是第一个具体场景的组合链，叫做 ConversationChain，它是专门用来处理对话场景的。

代码示例

1、创建文件 

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2、简单对话场景

对话场景，最典型的特征，就是会有对话历史，当前的这一句话，可能是承接之前的对话内容的，所以对话历史也很重要。 

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3、修改系统提示词

LangChain 中内置的提示词是英文，所以我们用英文打招呼，大模型也会回复英文。修改提示词的目的，是希望大模型用中文回答。 

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好的，现在我们就用 LangChain 调用大模型的方式，实现了对话的场景。大家可以回忆一下，之前直接用 OpenAI 实现的对话，看看两者有什么不同。

本文链接：http://ichenhua.cn/edu/note/694

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