真正通俗易懂的Langchain入门学习（二）

最新推荐文章于 2025-06-26 08:27:02 发布

caridle

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分类专栏：智能体文章标签： langchain 学习

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一、基础认知：用“搭积木”思维理解LangChain

1. 什么是LangChain？

想象你买了一个超智能的机器人（比如ChatGPT），它能说会道、知识渊博，但有个问题：

它像一本百科全书，却不知道你公司的产品信息
它擅长聊天，但不会帮你查天气、订机票
它能写诗，但无法自动分析Excel表格

LangChain就是给这个机器人装上的“万能工具箱”：

连接能力：让机器人能读取你的本地文档、访问数据库
流程控制：把“查资料→分析→写报告”这样的多步骤任务串成流水线
记忆管理：让机器人记住昨天的对话，像老朋友一样聊天

生活案例：
普通聊天机器人：
你问：“帮我查订单123456的状态” → 它回答：“抱歉，我无法访问订单系统”

用LangChain改造后的机器人：

识别“订单查询”意图 → 2. 调用公司数据库API → 3. 返回：“订单123456已发货，预计明天送达”

2. 为什么需要LangChain？

传统LLM的三大局限：

信息孤岛：模型训练数据截止于某个时间点，无法获取最新信息（如实时股价）
功能单一：只能生成文本，不能执行实际动作（如发送邮件、修改数据库）
缺乏逻辑：复杂任务需要人工拆解步骤（如“分析销售数据→生成图表→总结问题→给出建议”需要多次交互）

LangChain的解决方案：

传统LLM	LangChain增强版
静态知识库	实时连接数据库/互联网
单次问答	多步骤自动化流程
失忆式对话	带记忆的连续对话
纯文本输出	调用API生成PPT/Excel

比喻理解：
把LangChain想象成乐高积木底座——单独的语言模型是积木块，LangChain提供拼接规则和连接件，让你能搭建出城堡、飞船等复杂结构。

3. 核心组件详解（配生活化案例）

(1) Models（模型层）

作用：对接不同的大脑（语言模型）
常见类型：
- 云端模型：OpenAI的GPT、Anthropic的Claude（像租用超级计算机）
- 本地模型：Llama2、ChatGLM（像自家装的服务器）

案例对比：

# 使用OpenAI  
from langchain.llms import OpenAI  
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")  
  
# 使用本地模型  
from langchain.llms import HuggingFaceHub  
llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xxl")

(2) Chains（任务链）

作用：把零散操作串成工作流，像工厂流水线
典型结构：
输入 → 数据清洗 → 调用模型 → 结果解析 → 输出

生活案例：自动写周报

读取本周工作日志（Markdown文件）
提取关键事件
让LLM生成总结段落
自动格式化为公司模板
发送邮件给主管

from langchain.chains import TransformChain, LLMChain, SimpleSequentialChain  

# 第一步：清洗数据  
clean_chain = TransformChain(...)  
# 第二步：生成总结  
report_chain = LLMChain(...)  
# 串联成完整链  
weekly_report_chain = SimpleSequentialChain(chains=[clean_chain, report_chain])

(3) Agents（智能代理）

作用：给机器人配备瑞士军刀，动态选择工具
核心要素：
- 工具库：搜索引擎、计算器、数据库连接器等
- 决策逻辑：根据问题自动选择工具

经典场景：旅行规划助手
用户问：“我想去巴黎玩三天，预算5000元”

调用天气API查巴黎近期天气
访问机票数据库查低价航班
使用LLM生成景点推荐
组合结果生成完整攻略

from langchain.agents import load_tools  

tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)  
agent.run("巴黎三日游5000元预算，推荐行程？")

(4) Memory（记忆管理）

作用：让对话有连续性，像人类一样记住上下文
实现方式：
- 短期记忆：记住最近5轮对话
- 长期记忆：将关键信息存入数据库

对比示例：
无记忆对话：
用户：“昨天的会议结论是什么？” → AI：“请提供会议记录”

有记忆对话：
用户：“把昨天的会议结论总结成邮件” → AI自动调取之前的会议摘要 → 生成邮件草稿

from langchain.memory import ConversationBufferMemory  

memory = ConversationBufferMemory()  
memory.save_context({"input": "周二会议讨论了什么"}, {"output": "决定推进A项目"})  
print(memory.load_memory_variables({})) # 输出：{'history': 'Human: 周二会议...\nAI: 决定推进A项目'}

(5) Indexes（数据索引）

作用：把外部数据变成模型能理解的“营养餐”
处理流程：
文档 → 分割成片段 → 向量化存储 → 语义检索

企业应用案例：

上传公司产品手册（PDF）
员工问：“X型号设备的最大负载是多少？”
系统自动检索手册相关内容 → 生成精准回答

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader  

loader = PyPDFLoader("manual.pdf")  
pages = loader.load_and_split()  
# 后续进行向量存储与检索...

4. LangChain vs 普通LLM开发

通过一个对比场景理解差异：

任务：构建一个股票分析助手

步骤	普通LLM开发	LangChain方案
获取实时股价	无法实现	调用Yahoo Finance API
生成分析报告	手动拼接提示词	自动组装数据→分析→生成
多轮对话	每次需重复输入股票代码	自动记忆上下文
输出格式	纯文本	自动生成Markdown报告