LangChain 入门和一些基本名词概念

LangChain 入门和一些基本名词概念

langChain 简介

langchain 是一个用于构建基于大语言模型(LLM)的应用程序的框架。它提供了一些工具和组件，可以帮助开发者更轻松地创建和管理与LLM交互的应用程序。

LangChain 的一些特性

LLM 和 提示(Prompt)

LangChain 对所有LLM 进行了API抽象， 统一了接口， 使得不同的LLM 可以无缝切换。 提示(Prompt) 是与 LLM 交互的关键部分， LangChain 提供了一个提示模板系统， 使得提示的创建和管理变得更加简单和灵活。

链(Chain)

链(Chain) 是 LangChain 的核心概念之一， 它允许将多个组件组合在一起， 形成一个完整的工作流。 例如， 可以将 LLM、提示、数据源和其他组件组合在一起， 创建一个复杂的应用程序。 LangChain 提供了多种内置的链类型， 例如序列链、条件链和并行链等， 使得创建复杂的工作流变得更加简单。

LCEL (LangChain Expression Language)

LCEL 是 LangChain 的表达式语言， 允许用户使用简单的语法来定义和操作数据。 LCEL 可以用于创建动态提示、条件逻辑和其他复杂的操作， 使得应用程序更加灵活和可扩展。 LCEL 的语法类似于 JavaScript， 使得开发者可以轻松上手。

数据增强生成(RAG)

RAG 全称为 Retrieval-Augmented Generation， 是一种结合了信息检索和生成模型的技术。 它允许在生成文本时使用外部数据源， 提高生成文本的准确性和相关性。 LangChain 提供了对 RAG 的支持， 使得开发者可以轻松地将外部数据源集成到应用程序中。

简单来讲就是用户可以通过检索外部数据来增强生成的文本， 使得生成的文本更加准确和相关。 例如， 在回答问题时， 可以先检索相关的文档，然后再使用 LLM 生成答案。 这样可以提高生成文本的准确性和相关性。

代理(Agent) 又叫智能体

代理(Agent) 是 LangChain 中的一个重要概念， 它允许用户创建可以自主决策和执行任务的智能体。 代理可以根据环境和输入动态调整其行为， 使得应用程序更加灵活和智能。 LangChain 提供了多种内置的代理类