《LangChain入门指南》学习笔记2：第2章 LangChain入门指南

第2章 LangChain入门指南

2.1 初识LangChain

为什么需要LangChain

• 定位：LLM应用开发的“瑞士军刀”
• 价值：一站式解决方案，避免学习众多独立API
• 数据：简化与各种数据源（PDF、CSV、SQL等）的连接

LLM应用开发的最后1公里

• 降低门槛：几行代码即可运行LLM程序
• 内置组件：提供摘要链、问答链等，避免重复编码
• 提示词工程：提供大量经过验证的提示词模板（如SQL查询模板）
• 灵活部署：支持RAG、私有化部署、模型切换

LangChain的2个关键词

• 组件
  • 定义：具有明确功能的单元（如模型包装器、工具）
  • 类比：数据处理流水线上的各个“工作站”
• 链
  • 定义：连接组件的“粘合剂”，确保协同工作
  • 示例：LLMChain整合模型和记忆组件

LangChain的3个场景

• 问答系统：从外部数据源快速提取关键信息并生成答案
• 数据处理与管理（RAG）：采用LEDVR工作流实现检索增强生成
• 自动问答与客服机器人：利用Agent功能实现实时决策优化

LangChain的6大模块

1. 模型I/O：与LLM交互的统一接口（模型包装器、提示词模板、输出解析器）
2. 数据增强：连接外部数据的构建块（加载、转换、存储、查询）
3. 链：将组件链接以构建复杂应用
4. 记忆：为系统添加状态，支持对话上下文
5. Agent：使用LLM作为推理引擎，动态选择执行动作
6. 回调处理器：在LLM应用各阶段进行干预（日志、监控等）

2.2 LangChain的开发流程

开发密钥指南

• 重要性：调用第三方API的计费凭证
• 三种管理方法
  1. 硬编码（不安全，仅用于示例）
  2. 环境变量（推荐）
  3. getpass模块交互式输入（安全）

编写一个取名程序

• 环境配置：安装langchain和openai库，设置API密钥
• 核心代码：使用LLM.predict()方法直接与模型交互
• 示例：输入“生产彩色袜子的公司”，输出“Feetful of Fun”

创建你的第一个聊天机器人

• 核心体验：综合运用6大模块
• 关键步骤
  1. 环境配置：安装库，设置密钥
  2. 消息模式：使用AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
  3. 提示词模板：使用ChatPromptTemplate构建复杂提示
  4. 创建链：使用LLMChain组合模型和提示词
  5. 引入Agent：使用工具（如搜索引擎）完成复杂任务
  6. 添加记忆：使用ConversationBufferMemory实现有状态对话

2.3 LangChain表达式

• 设计理念：“做一件事并把它做好”，模块化设计
• 核心语法：使用管道操作符 | 连接组件
• 优势：代码接近自然语言，直观简洁
• 典型流程：PromptTemplate | Model | OutputParser
• 示例链
  • 基础链：提示词 + 模型
  • 增强链：提示词 + 模型 + 输出解析器
  • 组合链：多个链通过操作符组合（如itemgetter）
• 注意：需要较新版本的LangChain支持

2.4 学习实践链接

下面给出博主学习的记录博客，其中含有代码以及具体实现：

1. LangChain入门指南中文教程
2. LangChain实践1：Python调用阿里百炼大模型，免费API
3. LangChain实践2：编写取名程序，predict的小坑问题记录
4. LangChain入门实践3：PromptTemplate提示词模板详解
5. LangChain入门实践4：LLMChain创建第一个链快速入门

2.5 思维导图