掌握LangChain：一站式本地开发环境搭建指南

最新推荐文章于 2025-06-04 23:07:35 发布
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掌握LangChain：一站式本地开发环境搭建指南

在智能应用开发领域，LangChain为开发者提供了一整套强大的工具。本指南旨在帮助您快速搭建LangChain的本地开发环境，并使您的第一次代码提交工作顺利进行。

1. 引言

LangChain是一个用于构建认知架构的开源框架，支持多种集成和实验性组件。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Poetry来管理LangChain的依赖，并展示如何设置和运行您的本地开发环境。

2. 主要内容

2.1 依赖管理：Poetry的使用

LangChain项目使用Poetry（v1.7.1+）作为依赖管理工具。对于使用Conda的用户，请首先创建并激活一个新的Conda环境：

conda create -n langchain python=3.9
conda activate langchain

接下来，安装Poetry并配置其使用虚拟环境：

# 安装Poetry的文档参考：https://python-poetry.org/docs/#installation
poetry config virtualenvs.prefer-ac
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在搭建LLM环境时，必须在性能和成本之间做出权衡，即在专有大语言模型和开源大语言模型之间做出选择。如果不想在本地私有化搭建LLM环境，可以选择专业的LLM提供者，通过其API来进行开发，详细参考。（2）安装完成后，运行Ollama，在Ollama官网的模型库中选择自己喜欢的LLM。，下载适合自己系统的Ollama版本，运行相应的命令安装。，当然也可以在python官网下载相关包，参考。这里直接用Ollama在本地搭建LLM环境。（3）打开终端，执行相应命令下载和运行模型。下载完成后直接安装即可。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。2.信息****检索（R)
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LLMs是最近点燃了NLP的一把火。GPT3.5、GPT4的快速迭代，模型的优异表现在模型层面让大家隐约看到了理想中人工智能应有的样子；OpenAI的ChatGPT、微软的New Bing和Office Copilot也让我们看到了LLMs落地成产品的无限可能性。因此，国内各大企业也争相构建中文LLMs（比如，百度的文心一言），以及思考LLMs与现有产品融合升级后到底能碰撞出什么样的火花。模型（LLMs）产品（应用）GPT3.5ChatGPT。
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该要求仅针对标准模式，轻量模式使用在线模型，不需要安装torch等库，也不需要显卡即可运行。本文运行例子：上传一个PDF文档到知识库，并通过问答的方式提取PDF内容。问答方式提取内容，除了第一个社会信用代码不准确外，其它问题都能返回准确答案。更多信息可通过 python startup.py -h 查看。配置环境变量，输入vi ~/.bashrc命令打开文件。当前pytorch最高支持12.1，在官网。，支持的最高版本是12.3。下载完成，输入下边命令安装。下载12.1.1版本。
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### 毕昇大模型应用开发平台的使用指南与开发文档 毕昇大模型应用开发平台是一个专注于大模型（如LLM）应用开发的综合性工具链，涵盖从部署、微调到实际应用开发的全流程支持。用户可以通过该平台快速构建基于大模型的应用场景，例如自然语言处理、多模态分析、知识库增强等[^1]。 #### 平台特性 - **一站式开发环境**：提供完整的开发工具链，包括代码编辑器、调试工具和部署管理界面。 - **模型部署与优化**：支持多种大模型的部署方式，同时针对ARM架构进行了性能优化，确保在不同硬件环境下都能高效运行[^2]。 - **知识库与数据库增强**：集成向量数据库支持，便于构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，并能通过LangChain等工具实现复杂的问答逻辑[^1]。 - **多模态支持**：不仅限于文本处理，还支持图像识别、语音识别等多种模态的数据处理能力。 #### 开发流程概述 1. **项目初始化**： - 使用一键部署脚本可以快速搭建基础环境： ```bash git clone https://gitee.com/ibisheng/deploy.git cd deploy ./install.sh ``` 以上命令将帮助开发者快速完成初始环境配置[^3]。 2. **模型选择与训练**： - 用户可以根据具体需求选择预训练模型（如Qwen-2-7B、GLM-4-9B等），并进行微调以适应特定任务。 - 支持通过指令增量微调（Instruction Tuning）提升模型对特定领域问题的理解能力。 3. **应用开发**： - 利用Dify框架或LangChain-chatchat等开源工具，开发者可以轻松构建包含向量检索、语义理解等功能的应用。 - 示例：基于LangChain-chatchat构建向量库并实现高效的检索功能： ```python from langchain_chatchat import VectorStore # 初始化向量存储 vector_store = VectorStore() # 添加文档到向量库 vector_store.add_documents(["document1", "document2"]) # 查询相似文档 results = vector_store.similarity_search("query") ``` 4. **性能评估与优化**： - 提供了多种评估方法，包括基于实体抽取-SMC-的语义向量评估法，以及问答性能评估方法等[^1]。 - 针对RAG系统的性能提升路径也提供了详细的指导方案[^1]。 5. **部署与上线**： - 完成开发后，可通过平台提供的API接口将模型服务化，方便与其他系统集成。 - 支持批量调用API来测试和验证模型表现。 #### 文档资源 - 官方文档提供了详细的安装说明和技术细节，建议访问官方仓库获取最新版本的信息。 - 对于希望深入了解浏览器底层原理及相关技术的同学，也可以参考相关文章了解DOM操作、CSSOM获取元素位置等内容[^4]。 ---
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