无限可能LangChain——开启大模型世界

04|LangChain | 从入门到实战 -六大组件之chain 执行创建工具,场景等,调用顺序,遵循LCEL在许多编程语言和库中,"chain"通常用于描述一系列的操作或函数,这些操作或函数按照特定的顺序依次执行,前一个操作的输出会作为后一个操作的输入。这种模式也被称为管道(Pipeline)或链式调用(Chain Calling)。 阅读详情

什么是大语言模型?

大语言模型是一种人工智能模型,通常使用深度学习技术(如神经网络)来理解和生成人类语言。这些模型拥有非常多的参数,可以达到数十亿甚至更多,使得它们能够处理高度复杂的语言模式。

我们可以将大语言模型视为一个巨大的预测机器,其训练过程基于“猜词”任务:给定一段文本的开头,模型需要预测下一个词是什么。通过大量的训练数据(如互联网上的文本),模型试图理解词语和词组的用法和含义,以及它们如何组合形成意义。通过不断学习和调整参数,模型的预测能力变得越来越准确。

发展历程

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LLM 生态

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基座大模型

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参考:大模型综合能力评测对比表[1]

热门开发框架/平台

Langchain :是一个基于语言模型开发应用程序的框架 https://github.com/langchain-ai/langchain

LlamaIndex:是一个旨在促进私有或领域特定数据与大语言模型集成的数据框架。https://github.com/run-llama/llama_index

Dify:是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。https://github.com/langgenius/dify

AutoGen:提供了一个作为高级抽象的多智能体对话框架。https://github.com/microsoft/autogen

LangChain导言

LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LLM)提供支持的应用程序的框架。

LangChain 是一个开源框架,旨在帮助开发人员构建端到端的应用程序,利用大型语言模型作为核心驱动力。它提供了一系列工具、组件和接口,简化了使用语言模型和聊天模型构建支持应用程序的过程。

LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段:

  • • 开发:使用LangChain的开源构建块[2]和组件[3]构建您的应用程序。使用第三方集成[4]和模板[5]开始运行。
  • • 产品化:使用LangSmith[6]检查、监控和评估您的链,以便您可以放心地持续优化和部署。
  • • 部署:使用LangServe[7]将任何链转换为API。

整体架构图

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具体来说,该框架由以下开源库组成:

  • • langchain-core:基础抽象和LangChain表达式语言。

  • • langchain-community:第三方集成。

    • • 合作伙伴包(例如 langchain-openai、langchain-anthropic *等等):一些集成已进一步拆分为它们自己的轻量级包,这些包仅仅依赖于* langchain-core。
  • • langchain:构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。

  • • langgraph[8]:通过将步骤建模为图中的边和节点,使用LLM构建健壮且有状态的多参与者应用程序(agent)。

  • • langserver[9]:将LangChain链部署为REST API。

  • • LangSmith[10]:一个开发人员平台,可让我们调试、测试、评估和监控LLM应用程序。

创始人

LangChain 是由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 在 2023 年在美国加利福尼亚州创建的人工智能公司。Harrison Chase 担任首席执行官。

LangChain 框架 是由 Harrison Chase 在 2022 年 10 月作为开源软件项目推出的,旨在将大型语言模型(比如 GPT-4)与外部计算和数据源结合起来。

解决的问题

LangChain 主要解决以下问题:

  • • 数据感知:将语言模型与其他数据源相连接,使其具备对数据的感知能力。
  • • 主动性:允许语言模型与其环境进行交互,具备主动响应和推理的能力。

LangChain 旨在提供上下文感知和推理能力,使应用程序更智能和灵活。

生态系统

🦜🛠️ LangSmith[11]

跟踪和评估您的语言模型应用程序和智能代理,以帮助您从原型转向生产。

🦜🕸️ LangGraph[12]

使用LLM构建有状态的多参与者应用程序,构建在(并打算与)LangChain原语一起使用。

🦜🏓 LangServe[13]

将LangChain可运行文件和链部署为REST API。

安装LangChain

LangChain 支持 Python 和 JavaScript 两个开发版本,我们这个分享使用 python3.11 版本进行讲解。

\1. 安装 Python 参考文档:python安装[14]

\2. 安装 langchain (版本 v0.2):

pip install langchain

更多详情信息参考文档:langchain安装[15]

小结

本文介绍了什么是大语言模型,LangChain 基本信息、LangChain 生态系统以及 LangChain 安装。

接下来,笔者将逐步深入介绍 LangChain 的入门开发,为您揭开人工智能世界的新篇章!敬请期待,探索LangChain的无限可能!

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

AGI大模型(23):LangChain框架快速入门之LangChain介绍 LangChain是一个基于大语言模型的框架,旨在简化端到端语言模型应用的开发。它提供了一系列工具和接口,支持文本生成、文档问答、聊天机器人等复杂任务。LangChain的生命周期包括开发、生产化和部署三个阶段,开发者可以利用其开源组件快速构建应用,并通过LangSmith进行监控和优化,最后使用LangServe将应用转化为API。核心组件包括模型、提示模板、数据检索、记忆、链和代理,这些组件共同工作以实现灵活的任务自动化。此外,LangChain还封装了模型I/O和数据连接与向量检索等模块,便于开发者进 阅读详情

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