7、利用LangChain构建问答与聊天机器人应用

利用LangChain构建问答与聊天机器人应用

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。LangChain作为一个强大的工具，为我们与LLMs的交互提供了便利。本文将详细介绍LangChain的相关知识，包括其模型类型、如何构建简单的问答应用和聊天机器人应用，以及错误处理和开发实践等内容。

1. LangChain模型I/O的优势

LangChain的模型I/O具有一个显著优势，即允许我们轻松在不同的模型提供商之间进行切换。即使项目最初使用的是OpenAI的模型，我们也可以选择探索谷歌云或Anthropic等其他模型的能力，而且无需重写整个代码库。

2. LangChain模型类型

在LangChain中，我们可以使用两种类型的模型：通用LLM模型和聊天模型。
- 通用LLM模型 ：也称为文本完成模型，就像一个文字魔法师，能够预测输入文本最可能的延续内容。我们可以输入一个字符串提示，模型会生成一个字符串完成内容作为输出。例如，输入“To kill two birds with a”，模型可能会完成“stone”。
- 聊天模型 ：基于LLM构建，但专门针对使用消息进行来回对话进行了调整。我们发送一条人类消息，AI会用自己的消息进行响应，对话可以持续进行。我们还可以使用系统级提示为AI模型赋予个性，例如将其设定为友好耐心的导师，它会相应地参与对话。

在选择模型时，要记住不同的模型有其自身的特点和偏好，应选择适合应用的模型。如需查看LangChain支持的LLM的完整列表，可查看文档：https://python.langcha