【AI开源项目】LangChain （一）3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程

• 什么是 LangChain？

• LangChain 概述

• * 主要特点
  

• 理解 Agent 和 Chain

• * Chain
  

  • Agent
  • 示例
  • 简单顺序链示例

• 检索增强生成（RAG）

• * LLM 面临的主要问题
  

  • RAG 的工作流程

• LangChain 核心组件

• * \1. 模型输入/输出（Model I/O）
  

  • \2. 数据连接（Data Connection）
  • \3. 链（Chains）
  • \4. 记忆（Memory）
  • \5. 代理（Agents）
  • \6. 回调（Callbacks）

• LangChain-CLI

• * 配置步骤（Pirate-Speak 模板案例）
  

• CSV-Agent 模板配置

• * 配置步骤
  

  • 处理反序列化错误
  • 解决方案
  • 使用应用

• LangChain LCEL 概述

• * 什么是 LCEL？
  

  • LCEL 的设计目标
  • LCEL 的主要特点
  • LCEL 的应用示例
  • 实际应用

• OpenAI API KEY

• 结论

今天这篇文章就一句话概括，3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程

什么是 LangChain？

LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建如图所示的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。

在这里插入图片描述

LangChain 概述

LangChain 是一个专为构建大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序而设计的框架，其核心目标是简化从开发到生产的整个应用程序生命周期。

主要特点

• 模块化构建 ：提供一套模块化的构建块和组件，便于集成到第三方服务中，帮助开发者快速构建应用程序。
• 生命周期支持 ：涵盖应用程序的整个生命周期，从开发、生产化到部署，确保每个阶段的顺利进行。
• 开源与集成 ：提供开源库和工具，支持与多种第三方服务的集成。
• 生产化工具 ：LangSmith 是一个开发平台，用于调试、测试、评估和监控基于 LLM 的应用程序。
• 部署 ：LangServe 允许将 LangChain 链作为 REST API 部署，方便应用程序的访问和使用。

理解 Agent 和 Chain

Chain

在 LangChain 中，Chain 是指一系列按顺序执行的任务或操作，这些任务通常涉及与语言模型的交互。Chain 可以看作是处理输入、执行一系列决策和操作，最终产生输出的流程。Chain 的复杂性可以从简单的单一提示（prompt）和语言模型调用，扩展到涉及多个步骤和决策点的复杂流程。

Agent

Agent 是 LangChain 中更为高级和自主的实体，负责管理和执行 Chain。Agent 可以决定何时、如何以及以何种顺序执行 Chain 中的各个步骤。通常，Agent 基于一组规则或策略来模拟决策过程，能够观察执行结果并根据这些结果调整后续行动。Agent 的引入使得 LangChain 能够构建更为复杂和动态的应用程序，如自动化聊天机器人或个性化问答系统。

示例

• Agent ：基于某模型实现的问答系统可以视为一个 Agent。
• Chain ：问答系统根据一个 prompt 给出回答的过程可以看作是一个 Chain，实际回答过程通常涉及多个任务（Chain）依次执行。

简单顺序链示例

from langchain import Chain, Agent

# 定义一个简单的 Chain
simple_chain = Chain([
    {"task": "获取用户输入"},
    {"task": "处理输入"},
    {"task": "生成回答"}
])

# 定义一个 Agent
simple_agent = Agent(chain=simple_chain)

# 执行 Agent
response = simple_agent.execute()
print(response)

检索增强生成（RAG）

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种创新架构，巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，以指导大型语言模型生成更为精准的答案。这一方法显著提升了回答的准确性与深度。

LLM 面临的主要问题

1. 信息偏差/幻觉 ：

2.  * LLM 有时会生成与客观事实不符的信息，导致用户接收到不准确的信息。
   

   • 解决方案 ：RAG 通过检索数据源辅助模型生成过程，确保输出内容的精确性和可信度，减少信息偏差。

3. 知识更新滞后性 ：

4.  * LLM 基于静态数据集训练，可能导致知识更新滞后，无法及时反映最新信息动态。
   

   • 解决方案 ：RAG 通过实时检索最新数据，保持内容的时效性，确保信息的持续更新和准确性。

5. 内容不可追溯 ：

6.  * LLM 生成的内容往往缺乏明确的信息来源，影响内容的可信度。
   

   • 解决方案 ：RAG 将生成内容与检索到的原始资料建立链接，增强内容的可追溯性，提升用户对生成内容的信任度。

7. 领域专业知识能力欠缺 ：

8.  * LLM 在处理特定领域的专业知识时，效果可能不理想，影响回答质量。
   

   • 解决方案 ：RAG 通过检索特定领域的相关文档，为模型提供丰富的上下文信息，提升专业领域内的问题回答质量和深度。

9. 推理能力限制 ：

10.  * 面对复杂问题时，LLM 可能缺乏必要的推理能力，影响问题理解和回答。
    

 * **解决方案** ：RAG 结合检索到的信息和模型的生成能力，通过提供额外的背景知识和数据支持，增强模型的推理和理解能力。

11. 应用场景适应性受限 ：

12.  * LLM 需在多样化应用场景中保持高效和准确，但单一模型可能难以全面适应所有场景。
    

 * **解决方案** ：RAG 使得 LLM 能够通过检索对应应用场景数据，灵活适应问答系统、推荐系统等多种应用场景。

13. 长文本处理能力较弱 ：

14.  * LLM 在理解和生成长篇内容时受限于有限的上下文窗口，处理速度随着输入长度增加而减慢。
    

 * **解决方案** ：RAG 通过检索和整合长文本信息，强化模型对长上下文的理解和生成，有效突破输入长度限制，降低调用成本，提升整体处理效率。![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/453e669468bd61b7849e076d7f69fda8.png)

RAG 的工作流程

RAG 是一个完整的系统，其工作流程可以简单地分为以下四个阶段：

1. 数据处理 ：

2.  * 收集和预处理相关数据，以确保信息的质量和可用性。
   

3. 检索阶段 ：

4.  * 从知识库中检索与用户查询相关的信息，确保获取最新和最相关的数据。
   

5. 增强阶段 ：

6.  * 将检索到的信息与用户输入结合，为模型提供丰富的上下文。
   

7. 生成阶段 ：

8.  * 基于增强的信息，使用大型语言模型生成最终的回答或内容。
   

在这里插入图片描述

LangChain 核心组件

LangChain 是一个强大的大语言模型开发框架，能够将 LLM 模型（如对话模型、嵌入模型等）、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识和代理工具整合在一起，从而自由构建 LLM 应用。LangChain 主要由以下六个核心组件组成：

1. 模型输入/输出（Model I/O）

与语言模型交互的接口，负责处理输入和输出数据。

2. 数据连接（Data Connection）

与特定应用程序的数据进行交互的接口，确保数据流的顺畅。

3. 链（Chains）

将各个组件组合实现端到端应用。例如，检索问答链可以完成检索和回答的任务。

4. 记忆（Memory）

用于链的多次运行之间持久化应用程序状态，确保上下文的连贯性。

5. 代理（Agents）

扩展模型的推理能力，执行复杂任务和流程的关键组件。代理可以集成外部信息源或 API，增强功能。

6. 回调（Callbacks）

用于扩展模型的推理能力，支持复杂应用的调用序列。

在开发过程中，开发者可以根据自身需求灵活组合这些组件，以实现特定功能。

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LangChain-CLI

LangChain 提供了一个命令行工具 langchain-cli，通过该工具可以快速创建基于 LangChain 的应用，访问方式为 REST API。

• 项目地址 ：LangChain CLI GitHub
• 使用视频 ：YouTube 教程
• 对应项目地址 ：CSV Agent 示例

配置步骤（Pirate-Speak 模板案例）

1. Git 配置 ：

• 确保 Git 已安装并配置。

2. 环境变量配置 ：

• 设置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL（如果转发 API 不是直接向 api.openai.com 发起请求，则需要配置后者）。

3. 创建新环境 ：

   conda create -n my-env python=3.11conda activate my-env

4. 更换 pip 源 ：

   python -m pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

5. 安装 Poetry ：

   pip install poetry

6. 安装 LangChain ：

   pip install langchain

7. 创建 LangChain 应用 ：

   langchain app new my-app

8. 进入 Poetry 环境 ：

   cd my-app
   poetry shell

9. 安装依赖 ：

   poetry install

10. 运行模板 ：

    poetry run langchain app add pirate-speak

• 注意：如果出现错误，可能是网络问题，请尝试更换网络。

11. 修改server.py：在 ./app/server.py 中去掉注释内容及 if 语句上一行的 add_routes 语句，加入以下内容：

    from pirate_speak.chain import chain as pirate_speak_chainadd_routes(app, pirate_speak_chain, path=“/pirate-speak”)

• 注意：在 Windows 系统中，path="/pirate-speak" 中的斜杠需要改为 path="\pirate-speak"。

12. 启动应用 ：

    poetry run langchain serve

最后，您可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/pirate-speak/playground/ 来查看和使用应用。

CSV-Agent 模板配置

在完成上述模板的配置后，您可以直接配置 CSV-Agent 模板，跳过部分步骤。

配置步骤

1. 添加 CSV-Agent ：在 my-app 目录下运行以下命令：

   poetry run langchain app add csv-agent

• 输入 Y 后等待安装完成。如果遇到网络问题，请参考之前的解决办法。

2. 修改server.py：在 ./app/server.py 中添加以下内容：

   from csv_agent import agent_executor as csv_agent_chain

add_routes(app, csv_agent_chain, path="/csv-agent")  # Windows 系统中将 "\" 改为 "/"

3. 启动应用 ：运行以下命令启动应用：

   poetry run langchain serve

处理反序列化错误

如果在启动时遇到以下错误：

ValueError: The de-serialization relies loading a pickle file. Pickle files can be modified to deliver a malicious payload that results in execution of arbitrary code on your machine. You will need to set `allow_dangerous_deserialization` to `True` to enable deserialization.

解决方案

1. 打开faiss.py 文件：找到报错信息中提到的 faiss.py 文件，路径通常类似于：

   C:\xxxxxx\anaconda3\envs\LCTest\Lib\site-packages\langchain_community\vectorstores\faiss.py

2. 修改allow_dangerous_deserialization：在文件中找到 allow_dangerous_deserialization 的相关代码，将其设置为 True：

   allow_dangerous_deserialization = True

注意 ：确保您信任要反序列化的文件来源。仅在确认文件未被他人修改的情况下执行此操作。

使用应用

启动应用后，您可以在浏览器中访问以下链接来查看和使用 CSV-Agent：http://127.0.0.1:8000/csv-agent/playground

LangChain LCEL 概述

什么是 LCEL？

LangChain Expression Language（LCEL）是 LangChain 工具包的重要组成部分，旨在提供一种声明式方法，用于组合不同组件以创建处理链（chain）。LCEL 的设计理念是提供一个强大而灵活的方式来组合不同的组件和服务，从而创建复杂的工作流程。通过 LCEL，开发者可以定义数据的流动方式，以及如何在 LangChain 的不同组件之间转换和处理数据。

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LCEL 的设计目标

• 提高效率和灵活性 ：LCEL 旨在提高文本处理任务的效率，支持流处理、批处理和异步任务，具有模块化架构，方便用户定制和修改链组件。
• 简化复杂链的构建 ：为涉及多次大型语言模型（LLM）调用的复杂链提供简单的解决方案。
• 与 LangSmith 平台兼容 ：LCEL 设计时考虑了与 LangSmith 平台的配合，帮助用户从原型开发过渡到生产阶段。

LCEL 的主要特点

1. 流媒体支持 ：

2.  * LCEL 构建的链可以以流的形式直接从 LLM 获取并处理输出，提供快速响应。
   

3. 异步支持 ：

4.  * 允许链以同步或异步的方式执行，适合在不同环境下（如 Jupyter 笔记本或 LangServe 服务器）使用。
   

5. 优化的并行执行 ：

6.  * LCEL 链中的步骤如果能够并行执行，框架会自动优化以减少延迟。
   

7. 重试和回退机制 ：

8.  * 为链的任何部分配置重试和回退策略，提高链的可靠性。
   

9. 访问中间结果 ：

10.  * 允许在最终输出产生之前访问中间步骤的结果，有助于调试和提供反馈。
    

11. 输入和输出模式 ：

12.  * 为每个 LCEL 链提供推断出的 Pydantic 和 JSONSchema 模式，有助于验证输入和输出。
    

13. 与 LangSmith 和 LangServe 的集成 ：

14.  * LCEL 链自动记录到 LangSmith 以便于跟踪和调试，同时可以使用 LangServe 进行部署。
    

LCEL 的应用示例

LCEL 通过管道符 | 来连接不同的组件，创建一个处理链。例如，一个简单的链可能如下所示：

chain = (prompt | model | output_parser)

这个链将用户的输入传递给提示模板，模板生成的提示再传递给模型进行处理，最后由输出解析器将模型的输出转换为最终结果。

实际应用

LCEL 不仅支持简单的链，还可以构建更复杂的链，例如结合向量数据库进行检索增强的生成（RAG）查询。在这些复杂的应用中，LCEL 提供了 RunnableMap、RunnableParallel 等原语来并行化组件、动态配置内部链等。

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