【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(