为什么选择LangChain?
文章目录
概述
langchain
Python包和LangChain公司的目标是让开发者尽可能轻松地构建能够推理的应用程序。虽然LangChain最初是一个单一的开源包,但它已经发展成为一家公司和一个完整的生态系统。本文将讨论整个LangChain生态系统。LangChain生态系统中的大多数组件都可以独立使用——所以如果您特别喜欢某些组件而不喜欢其他组件,这完全没问题!您可以为自己的用例挑选最适合的组件!
核心功能
LangChain旨在解决几个主要需求:
1. 标准化组件接口
随着AI应用程序的模型和相关组件数量不断增长,开发者需要学习和使用各种不同的API。这种多样性使得开发者在构建应用程序时很难在提供商之间切换或组合组件。LangChain为关键组件提供了标准接口,使得在提供商之间切换变得容易。
优势:
- 轻松切换不同的组件提供商,无需更改底层代码
- 为高级功能(如流式传输和工具调用)提供通用方法
2. 编排(Orchestration)
随着应用程序变得更加复杂,需要组合多个组件和模型,越来越需要高效地将这些元素连接到能够完成各种任务的控制流中。编排对于构建此类应用程序至关重要。
编排层应支持的常见特征:
- 复杂控制流: 应用程序需要复杂的模式,如循环(例如,重复直到满足条件的循环)
- 持久性: 应用程序需要维护短期和/或长期记忆
- 人在回路中: 应用程序需要人类交互,例如暂停、审查、编辑、批准某些步骤
推荐解决方案:LangGraph
- LangGraph是一个库,通过将应用程序流程表达为一组节点和边,为开发者提供高度控制
- 内置支持持久性、人在回路中、记忆和其他功能
- 特别适合构建代理或多代理应用程序
- 可以使用LangChain组件作为LangGraph节点,但也可以在不使用LangChain组件的情况下使用LangGraph
3. 可观察性和评估
AI应用程序开发的速度往往受到高质量评估的限制,因为存在选择悖论。开发者经常想知道如何设计他们的提示或哪个LLM最好地平衡准确性、延迟和成本。高质量的跟踪和评估可以帮助您快速自信地回答这些类型的问题。
解决方案:LangSmith
- LangSmith是支持AI应用程序可观察性和评估的平台
- 提供LLM特定的可观察性和测试评估应用程序的框架
标准化组件接口详解
LangChain为许多AI应用程序的核心组件提供通用接口。
示例:聊天模型
许多模型提供商支持工具调用,这是许多应用程序(例如代理)的关键功能,允许开发者请求匹配特定模式的模型响应。每个提供商的API都不同。LangChain的聊天模型接口提供了一种通用方式来将工具绑定到模型以支持工具调用:
# 工具创建
tools = [my_tool]
# 工具绑定
model_with_tools = model.bind_tools(tools)
类似地,让模型产生结构化输出是一个极其常见的用例。提供商支持不同的方法,包括JSON模式或工具调用,具有不同的API。LangChain的聊天模型接口使用with_structured_output()
方法提供了一种通用方式来产生结构化输出:
# 定义模式
schema = ...
# 将模式绑定到模型
model_with_structure = model.with_structured_output(schema)
示例:检索器
在RAG和LLM应用程序组件的上下文中,LangChain的检索器接口提供了一种标准方式来连接到许多不同类型的数据服务或数据库(例如,向量存储或数据库)。检索器的底层实现取决于您连接的数据存储或数据库的类型,但所有检索器都实现可运行接口,这意味着它们可以以通用方式调用。
documents = my_retriever.invoke("生命的意义是什么?")
编排详解
虽然单个组件的标准化很有用,但我们越来越看到开发者希望将组件组合成更复杂的应用程序。这激发了对编排的需求。
LangGraph的特点
LangGraph是编排复杂应用程序的推荐方式:
- 通过将应用程序流程表达为一组节点和边,为开发者提供高度控制
- 内置支持持久性、人在回路中、记忆和其他功能
- 特别适合构建代理或多代理应用程序
- 个别LangChain组件可以用作LangGraph节点
- 也可以在不使用LangChain组件的情况下使用LangGraph
可观察性和评估详解
挑战
AI应用程序开发的速度往往受到高质量评估的限制,因为存在选择悖论:
- 开发者经常想知道如何设计他们的提示
- 哪个LLM最好地平衡准确性、延迟和成本
解决方案:LangSmith
高质量的跟踪和评估可以帮助您快速自信地回答这些类型的问题。LangSmith是我们支持AI应用程序可观察性和评估的平台。
LangSmith的功能:
- 提供LLM特定的可观察性
- 提供测试和评估应用程序的框架
- 支持详细的跟踪和评估功能
总结
LangChain为许多AI应用程序的核心组件提供标准接口,这提供了几个具体优势:
LangChain的优势
- 轻松切换提供商: 允许您在不更改底层代码的情况下切换不同的组件提供商
- 高级功能: 为更高级的功能(如流式传输和工具调用)提供通用方法
LangGraph的优势
- 使编排复杂应用程序(例如代理)成为可能
- 提供持久性、人在回路中或记忆等功能
LangSmith的优势
- 通过提供LLM特定的可观察性和测试评估应用程序的框架,使您能够自信地迭代应用程序
适用场景
选择LangChain的情况
- 需要标准化接口: 当您需要在不同的AI模型提供商之间轻松切换时
- 构建复杂应用: 当您需要组合多个AI组件来构建复杂的应用程序时
- 需要可观察性: 当您需要监控和评估AI应用程序的性能时
- 快速原型开发: 当您需要快速构建和测试AI应用程序原型时
技术优势
- 模块化设计: 可以独立使用各个组件
- 生态系统完整: 从开发到部署到监控的完整解决方案
- 社区支持: 活跃的开源社区和丰富的文档
- 企业级: 适合生产环境的稳定性和可扩展性
学习资源
- LangGraph入门课程: 免费课程,学习如何使用LangGraph构建复杂应用程序
- LangSmith跟踪和评估: 视频播放列表,了解更多详细信息
- 官方文档: 完整的概念指南和操作指南
本文档基于LangChain官方文档翻译和整理,旨在帮助中文开发者更好地理解和使用LangChain生态系统。