什么是LangChain？——强大易用的大语言模型编程框架

LangChain是当下最流行的LLM（大语言模型）编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行

LangChain

• What is LangChain？
  • LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。
• 核心概念
  • Components and Chains
    • 在 LangChain 中，Component 是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序。Chain 是组合在一起以完成特定任务的一系列 Components（或其他 Chain）。例如，一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器，它们一起工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。
  • Prompt Templates and Values
    • Prompt Template 负责创建 PromptValue，这是最终传递给语言模型的内容。Prompt Template 有助于将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式。PromptValues 是具有方法的类，这些方法可以转换为每个模型类型期望的确切输入类型（如文本或聊天消息）。
  • Example Selectors
    • 当您想要在 Prompts 中动态包含示例时，Example Selectors 很有用。他们接受用户输入并返回一个示例列表以在提示中使用，使其更强大和特定于上下文。
  • Output Parsers
    • Output Parsers 负责将语言模型响应构建为更有用的格式。它们实现了两种主要方法：一种用于提供格式化指令，另一种用于将语言模型的响应解析为结构化格式。这使得在您的应用程序中处理输出数据变得更加容易。
  • Indexes and Retrievers
    • Index 是一种组织文档的方式，使语言模型更容易与它们交互。检索器是用于获取相关文档并将它们与语言模型组合的接口。LangChain 提供了用于处理不同类型的索引和检索器的工具和功能，例如矢量数据库和文本拆分器。
  • Chat Message History
    • LangChain 主要通过聊天界面与语言模型进行交互。ChatMessageHistory 类负责记住所有以前的聊天交互数据，然后可以将这些交互数据传递回模型、汇总或以其他方式组合。这有助于维护上下文并提高模型对对话的理解。
  • Agents and Toolkits
    • Agent 是在 LangChain 中推动决策制定的实体。他们可以访问一套工具，并可以根据用户输入决定调用哪个工具。Tookits 是一组工具，当它们一起使用时，可以完成特定的任务。代理执行器负责使用适当的工具运行代理。
• What is a LangChain Agent?
  • LangChain Agent 是框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具，并可以根据用户的输入决定调用哪个工具。代理帮助构建复杂的应用程序，这些应用程序需要自适应和特定于上下文的响应。当存在取决于用户输入和其他因素的未知交互链时，它们特别有用。
• 如何使用 LangChain？
  • 要使用 LangChain，开发人员首先要导入必要的组件和工具，例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。 LangChain 为特定用例提供了多种组件，例如个人助理、文档问答、聊天机器人、查询表格数据、与 API 交互、提取、评估和汇总。
• What’s a LangChain model?
  • LangChain model 是一种抽象，表示框架中使用的不同类型的模型。
  • LLM（大型语言模型）：这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它们是许多语言模型应用程序的支柱。
  • 聊天模型( Chat Model)：聊天模型由语言模型支持，但具有更结构化的 API。他们将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。这使得管理对话历史记录和维护上下文变得容易。
  • 文本嵌入模型(Text Embedding Models)：这些模型将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。这些嵌入可用于文档检索、聚类和相似性比较等任务。
• LangChain 的主要特点
  • LLM 和提示：LangChain 使管理提示、优化它们以及为所有 LLM 创建通用界面变得容易。此外，它还包括一些用于处理 LLM 的便捷实用程序。
  • 链(Chain)：这些是对 LLM 或其他实用程序的调用序列。LangChain 为链提供标准接口，与各种工具集成，为流行应用提供端到端的链。
  • 数据增强生成：LangChain 使链能够与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。例如，它可以帮助总结长文本或使用特定数据源回答问题。
  • Agents：Agents 让 LLM 做出有关行动的决定，采取这些行动，检查结果，并继续前进直到工作完成。LangChain 提供了代理的标准接口，多种代理可供选择，以及端到端的代理示例。
  • 内存：LangChain 有一个标准的内存接口，有助于维护链或代理调用之间的状态。它还提供了一系列内存实现和使用内存的链或代理的示例。
  • 评估：很难用传统指标评估生成模型。这就是为什么 LangChain 提供提示和链来帮助开发者自己使用 LLM 评估他们的模型。
• LangChain使用示例
  • 针对特定文档的问答：根据给定的文档回答问题，使用这些文档中的信息来创建答案。
  • 聊天机器人：构建可以利用 LLM 的功能生成文本的聊天机器人。
  • Agents：开发可以决定行动、采取这些行动、观察结果并继续执行直到完成的代理。