LangChain快速入门指南

LangChain是一个专为开发大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序设计的框架，它通过简化和优化LLM应用的开发、生产化和部署过程，为开发者提供了强大的支持。本指南将帮助你快速了解并上手LangChain。

简介

Langchain由6个module组成，分别是Model IO、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks。

Model IO：AI应用的核心部分，其中包括输入、Model和输出。

Retrieval：“检索“——该功能与向量数据密切库相关，是在向量数据库中搜索与问题相关的文档内容。

Memory：为对话形式的模型存储历史对话记录，在长对话过程中随时将这些历史对话记录重新加载，以保证对话的准确度。

Chains：虽然通过Model IO、Retrieval和Memory这三大模块可以初步完成应用搭建，但是若想实现一个强大且复杂的应用，还是需要将各模块组合起来，这时就可以利用Chains将其连接起来，从而丰富功能。

Agents：它可以通过用户的输入，理解用户的意图，返回一个特定的动作类型和参数，从而自主调用相关的工具来满足用户的需求，将应用更加智能化。

Callbacks: 回调机制可以调用链路追踪，记录日志，帮助开发者更好的调试LLM模型。

六个module具体的关系如下图所示

其中Model I/O是Langchain的核心部分。

在利用Model IO的时候主要关注的就是输入、处理、输出这三个步骤。Langchain也是根据这一点去实现Model IO这一模块的，在这一模块中，Langchain针对此模块主要的实现手段为：Prompt(输入)、Language model(处理）、Output Pasers(输出)，Langchain通过一系列的技术手法优化这三步，使得其更加的标准化，我们也无需再关注每一步骤中的具体实现，可以直接通过Langchain提供的API，堆积木式的完善我们应用构建（贴张官方文档的图，可以更清晰的了解）。因此，在使用Langchain的Model IO应用时，主要关注的就是prompt的构建。

1. 安装LangChain

首先，确保你的系统中已安装Python。你可以通过pip或cond