一文搞懂 Langchain Models （一）

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在这篇文章中，我们来探索下LangChain中的“模型”。从本质上讲，模型使得处理不同的语言或嵌入服务变得容易，因为它们提供了一个统一的接口。这意味着无论您是使用OpenAI还是Hugging Face，您都可以通过相同的方式与“模型”进行交互，从而使开发和迭代变得更加简单。

Model I/O

任何语言模型应用程序的核心要素都是模型。LangChain 为您提供了与任何语言模型连接的构件。下面三个核心组成部分：

• 提示( Prompts)：模板化、动态选择和管理模型输入，主要关注管理和优化提示，同时还包括提示序列化。这个模块允许您微调输入到语言模型的提示，从而显著提高输出的相关性和准确性。
• 语言模型(Language models)：作为Langchain的支柱，赋予框架多样化的语言模型能力。通过模型模块，您可以无缝地将各种语言模型集成到基于Langchain的应用程序中。
• 输出解析器(Output parsers)：从模型输出中提取信息，其是帮助构建语言模型响应结构的类。输出解析器主要需要实现两种方法，包括获取格式指令(Get format instructions)和解析(Parse)

本文着重讲一下Langchain的支柱 Language models。

Language models

LangChain提供三种类型的模型：

• LLMs：大型语言模型，接受文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。
• 聊天模型：通常由语言模型支持的模型，但它们的API结构更加明确。
• 文本嵌入模型：接受文本作为输入并返回一系列浮点数(嵌入)的模型。

接下来，我将详细介绍每一种模型，解释它们是什么，它们是如何工作的，并展示一些代码示例进行演示。