在AI和机器学习领域，每天都有新技术和框架涌现。今天，我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。
https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
那么，Langchain到底是什么，它为什么这么受欢迎，以及它是如何工作的呢？
别担心，我会用大白话帮你一步步弄明白！
1、Langchain 简介
想象一下，如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用问题，还能从你自己的数据库或文件中提取信息，并根据这些信息执行具体操作，比如发邮件，那会是什么情况？Langchain 正是为了实现这一目标而诞生的。
Langchain 是一个开源框架，它允许开发人员将像 GPT-4 这样的大型语言模型与外部的计算和数据源结合起来。目前，它提供了 Python 和 JavaScript（确切地说是 TypeScript）的软件包。
上图展示了Langchain的工作原理，这是一个用于提升大型语言模型（LLMs）功能的框架。
它通过三个核心组件实现增强：
- 首先是 Compents“组件”，为LLMs提供接口封装、模板提示和信息检索索引；
- 其次是 Chains“链”，它将不同的组件组合起来解决特定的任务，比如在大量文本中查找信息；
- 最后是 Agents“代理”，它们使得LLMs能够与外部环境进行交互，例如通过API请求执行操作。
Langchain 的这种结构设计使LLMs不仅能够处理文本，还能够在更广泛的应用环境中进行操作和响应，大大扩展了它们的应用范围和有效性。
如果上面还不够大白话，我的理解 LangChain 就等价于数据库领域的 JDBC。
LangChain 和 JDBC 确实有一些相似之处，特别是它们都作为连接和集成不同系统的桥梁。
它们都扮演了一种中介的角色，允许开发者利用特定技术（AI 或数据库）与其他系统或应用进行交互。
2、为什么要用 Langchain？
数据连接：Langchain 允许你将大型语言模型连接到你自己的数据源，比如数据库、PDF文件或其他文档。这意味着你可以使模型从你的私有数据中提取信息。
行动执行：不仅可以提取信息，Langchain 还可以帮助你根据这些信息执行特定操作，如发送邮件。无需硬编码：它提供了灵活的方式来动态生成查询，避免了硬编码的需求。
3、Langchain 核心概念
Langchain 由几个核心概念组成：
LLM Wrappers：这些包装器允许你连接到大型语言模型，如 GPT-4 或 Hugging Face 提供的模型。Prompt Templates：这些模板让你避免硬编码文本输入。你可以动态地将用户输入插入到模板中，并发送给语言模型。Indexes：索引帮助你从语言模型中提取相关信息。Chains：链允许你将多个组件组合在一起，解决特定的任务，并构建完整的语言模型应用程序。Agents：代理允许语言模型与外部API交互。
上图展示了一个复杂的语言处理系统，其中包含模型、提示、链、代理和嵌入与向量存储。
- 模型 Models 负责理解和生成语言，提示用于引导模型输出；
- 链条 Chains 代表将多个步骤串联起来完成复杂任务的过程；
- 代理 Agents 则用于让模型与外部环境互动，比如执行API调用。
- Embedding 嵌入与向量存储 VectorStore 是数据表示和检索的手段，为模型提供必要的语言理解基础。
图中的鹦鹉是一个比喻或者象征，表示这个系统的自然语言处理能力，或者可能暗示系统的输出可以像鹦鹉一样“复述”或者是“回应”用户的输入。如此，这整个系统构成了一个高度集成的框架，能够处理高级语言任务并在多种环境下进行动态交互。
4、Langchain 如何工作？
Langchain 的工作流程可以概括为以下几个步骤：
提问：用户提出问题。向语言模型查询：问题被转换成向量表示，用于在向量数据库中进行相似性搜索。获取相关信息：从向量数据库中提取相关信息块，并将其输入给语言模型。生成答案或执行操作：语言模型现在拥有了初始问题和相关信息，能够提供答案或执行操作。
举例：如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程，它从用户提出的问题（Question）开始，然后通过相似性搜索（Similarity Search）在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。
得到的信息与原始问题结合后，由一个处理模型分析，以产生一个答案（Answer）。
这个答案接着被用来指导一个代理采取行动（Action），这个代理可能会执行一个API调用或与外部系统交互以完成任务。
整个流程反映了数据驱动的决策过程，其中包含了从信息检索到处理，再到最终行动的自动化步骤。
5、Langchain 应用场景
Langchain 的应用场景非常广泛，包括但不限于：
个人助手：可以帮助预订航班、转账、缴税等。
学习辅助：可以参考整个课程大纲，帮助你更快地学习材料。
数据分析和数据科学：连接到公司的客户数据或市场数据，极大地促进数据分析的进展。
总之，Langchain 打开了一个充满可能性的新世界，让AI技术更加贴近我们的实际需求和数据，使得机器学习应用的发展更加多样化和个性化。
希望这篇文章能帮你对 Langchain 有了更清晰的认识！
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
-
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
-
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
-
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
-
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
-
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
-
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
-
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
-
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
扫一扫
2779
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
