怎么在大模型之上构建应用?构建人工智能上层应用的框架——langchain

LangChain入门指南 LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如 API 和数据库。官方文档:https://python.langchain.com/en/latest/ 阅读详情

“langchain,在大模型之上构建应用的脚手架”

在大模型之上构建应用需要很多的步骤,比如文档加载,数据库读取,大模型加载,以及各个环节的连接等。

因此,就有了langchain这个开发框架,它的功能就是把大模型开发过程中需要的常见问题整合在一块,方便开发者。

当然,不使用langchain是否能构建上层应用?

答案是可以,但会很麻烦。

langchain官网地址:

https://www.langchain.com/

01、什么是langchain?

简单来说,langchain是一款开发框架,它的作用就是简化开发者的开发流程,让开发者能够把精力集中在具体的业务中,而不是一大堆繁杂的准备工作中。

举例来说,构建一个人工智能的应用,可能既需要文字生成,又需要图片处理,还需要进行分类等;这时一个大模型可能无法同时满足这几个要求。

因此,如果要同时调用多个大模型的功能,这时每一个大模型都需要接口调用处理等。

比如,在大模型的加载中就有第三方服务比如chatGPT,通义千问等;还有开源模型的加载,比如huggingface上的开源模型,还有一些本地大模型服务部署的框架如ollama/gpt4all/llstudio等,还包括自己开发的大模型框架,如使用pytorch,tensorflow开发的模型。

不同的模型具有不同的加载方式,如果全部自己手动开发,那么将会耽误大量的时间,而且还可能存在各种问题。

图片

再加上当前大模型+知识库的爆火,有知识库给大模型做资料库,这时就需要把知识库集成到应用中。就一个知识库就涉及到文档加载,向量数据库,资料存储与搜索等多个功能。

这些功能很重要,但它们都属于具体业务的支撑技术,这样就会导致开发人员需要大量的时间和精力来处理这些边缘又重要的任务。

因此langchain就出现了,langchain封装了很多技术细节,开发者只需要按照它的要求进行简单的调用就可以完成以上功能,大大简化了开发人员的流程。

02、langchain的核心功能模块

  • 模型(model i/o)

模型模块的功能主要就是各种模型的加载,由langchain官网提供了多种模型的加载包,比如通过网络调用openAI的接口,调用huggingface接口和自定义模型接口等。

图片

  • 提示(prompt)

提示的作用就是prompt工程,因为当前的大模型还不够智能,所以良好的提示词会获得更好的回应。因此,就诞生了提示词工程,其作用就是更好的提问。

  • 索引(index)

索引模块的作用主要用来加载外部文档,比如知识库,搜索引擎等。此模块可以从外部网络中加载文档并输入到大模型中,以助于可以让我们得到更好的处理结果;文档格式也是多种多样,比如txt,word,pdf,数据库等。

图片

  • 内存(memory)

这里内存的作用是用来记录历史记录,在大模型的交互中大模型本身没用记录历史提问的功能,所以需要自己做历史记录,然后再次访问的时候,把历史记录一块带着。

  • 链(chain)

链是langchain中的核心模块,其作用是把多个步骤串成一条调用链,比如先获取用户输入之后,先调用知识库获取资料,在调用文本生成模型生成文本,再调用图片生成功能生成图片等。

链就可以把上述功能给串起来,简化操作,即把上层的输出作为下层的输入。

  • 代理(agent)

在这里插入图片描述

在应用的构建中可能会用到很多第三方的功能或插件,比如需要搜索功能就要调用谷歌或百度的搜索接口,需要控制机械手臂完成动作也需要调用其接口。

而这就是代理模块的作用,也叫做AI agent,作用相当于大模型的手和脚,也是大模型与工业领域结合的方向。

​

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

大模型之LangChain介绍 LangChain 就是一个 LLM 编程框架,你想开发一个基于 LLM 应用,需要什么组件它都有,直接使用就行;甚至针对常规的应用流程,它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型(LLM)技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。其官方的定义。 阅读详情

相关推荐

Langchain4j框架-Java程序员的大模型框架

LangChain4j 可以理解是Java版本的LangChain,是一个旨在简化将大型语言模型(LLM)集成到 Java 应用程序中的框架。它帮我们封装了不同LLM 提供商(如 OpenAI、Google Vertex AI)的专有API方便在不同 LLM 或嵌入式存储之间切换,而无需重写代码。该项目于 2023 年初启动,旨在填补 Java 生态系统中缺乏 LLM 库和框架的空白。

weixin_43410352的博客 7089

什么是LangChain?从零开始入门 LangChain

LangChain 作为一个新兴的开源 LLM 开发框架,它的设计理念和一些实现方法都有值得我们借鉴的地方。当然一个开源项目必然有自己的优点的同时也会存在不少的缺点。我们在实际使用的时候,应该按照自己的需求和实际情况去选择,切记,不要简单的因为网上的评论而做出选择。毕竟,好不好用,只有你自己才清楚。

2401_85375151的博客 3万+

如何利用LangChain来构建自己的AI应用?

LangChain 开发应用实践指南

2501_91386299的博客 1023

LangChain学习

单独的GPT-4可能知道很多关于世界各地的信息,但如果不能实时查找最新的航班信息或者酒店价格,它提供的旅行建议可能就不够准确或实用。通过LangChain,开发人员可以更轻松地管理与语言模型的交互,无缝地连接多个组件,并集成额外的资源,如API和数据库等,以加强应用的能力和灵活性。LangChain的优势在于为开发人员提供了一个便捷的框架,使其能够更高效地构建应用程序,利用最先进的语言模型和对话系统,同时能够灵活地定制和整合其他必要的资源,为应用程序的开发和部署提供了更大的灵活性和便利性。

我是大好人的博客 3974

一文彻底搞懂什么是LangChain?

LangChain赋予了开发人员将LLM与其他计算和知识来源相结合以构建应用程序的能力。使用LangChain,开发人员可以使用一个抽象LLM应用程序的核心构建块的框架。探索LangChain的能力并尝试其各个组件,会发现可能性几乎无限。LangChain框架提供了一种灵活和模块化的语言生成方法,允许创建根据用户特定需要量身定制的定制解决方案。

女王の专属领地 2万+

Ardupilot姿态控制详解(完结篇)

本文主要是对过去写的一些APM中姿态控制流程及函数博文的汇总。 按照之前写的博文以及个人认为的学习顺序,给出APM姿态控制器的学习顺序如下: APM姿态旋转理论基础 Ardupilot姿态控制器 PID控制流程(整定后的P控制器) 详解APM的开方控制器sqrt_controller Ardupilot前馈及平滑函数input_euler_angle_roll_pitch_yaw解析 Ardupilot倾转分离函数thrust_heading_rotation_angles Ardupilot四元数姿态控制

moumde的博客 7024

LangChain:大模型AI应用开发的强大引擎

LangChain大模型AI应用开发实践》是一本深度探索LangChain框架及其在构建高效AI应用中所扮演角色的权威教程。本书以实战为导向,系统介绍了从LangChain基础到高级应用的全过程,旨在帮助开发者迅速掌握这一强大的工具,解锁人工智能开发的新维度。本书内容围绕LangChain快速入门、Chain结构构建、大模型接入与优化、提示词工程、高级输出解析技术、数据检索增强(RAG)、知识库处理、智能体(agent)开发及其能力拓展等多个层面展开。

程序边界 7283

core_analyzer分析c++程序内存占用

环境:centos; 进程:单进程多线程c++程序; 问题:1. 分析系统内存占用; 2. 分析ptmalloc内存空洞(bins上的空闲chunk的大小); 包括:1. 占用了很大内存的c++进程; 2. gcore(在进程不core dump的情况下生成core文件); 3. core_analyzer(分析gcor...

weixin_41644391的博客 4811

【AI 大模型】LangChain 框架 ① ( LangChain 简介 | LangChain 模块 | LangChain 文档 )

一、LangChain 简介 1、LangChain 概念 2、LangChain 定位 3、LangChain 开发语言与应用场景 4、LangChain 核心组件 5、LangChain 学习路径 二、LangChain 模块 1、模型输入 / 输出 ( Models ) 2、提示词模板 ( Prompts ) 3、索引 ( Indexes ) 4、链 ( Chains ) 5、记忆 ( Memory ) 6、代理 ( Agents ) 7、 工具 ( Tools ) 8、 文档加载器 ( Docume

让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 ) 1万+

SpringBoot+Flowable 6.8.0实战:5分钟搞定免登录流程图设计器

本文详细介绍了如何通过SpringBoot与Flowable 6.8.0深度整合,快速实现免登录流程图设计器的集成方案。通过排除默认安全配置、自定义安全策略和用户模拟服务,开发者可在5分钟内完成设计器的部署,适用于快速原型开发和企业内部工具搭建。

weixin_29204205的博客 280

【GAMES201学习笔记】物质点法入门

《GAMES201》 学习笔记

捕鱼维的个人小站 9200

AI 大模型应用开发:LangChain 框架全解析—快速构建大模型应用

LangChain 作为大模型应用的构建框架,通过解决诸多开发中的问题,为大模型应用的开发提供了有效解决方案。它帮助开发者在语言模型领域实现了许多复杂操作,让构建现代、高效、安全的语言模型应用变得更加轻松。点亮“

2401_85325726的博客 1230

ADS2016子电路封装避坑指南:手把手教你制作可复用的自定义Symbol

本文详细介绍了在ADS2016中制作可复用的自定义Symbol的全流程,重点解析了子电路封装的常见问题与解决方案。从电路模块的标准化处理、Hierarchy创建技巧到Symbol视觉优化和库管理策略,帮助工程师提升射频与微波电路设计效率。特别针对Symbol比例适配和引脚优化等核心问题,提供了实用的避坑指南和工程验证方法。

weixin_30275415的博客 213

【粉丝福利社】LangChain大模型AI应用开发实践/人工智能前沿实践丛书

在人工智能的前沿领域,LangChain作为一个创新的开源框架,正定义着大型语言模型 (large language model,LLM) 应用的未来。随着技术的快速发展,开发者面临着如何高效构建、部署及优化基于LLM 的应用程序的挑战。为了帮助开发者应对这些挑战,本书将深入探讨LangChain, 从快速入门到高级应用,全面覆盖LangChain的核心概念和实际操作。LangChain不仅仅是一个开源框架,也是一扇通往创新世界的大门,为渴望在人工智能 领域探索的开发者提供了必要的工具和指南。

愚公智库 14万+

疑难问题(二)——PyTorch 2.3.0 ‘import torch‘ 错误排查:深入解析‘shm.dll‘加载失败与系统路径修复

本文深入解析了在Windows系统上安装PyTorch 2.3.0后,执行'import torch'时遇到的'shm.dll'加载失败错误(OSError)。该问题通常源于系统DLL搜索路径缺失,导致无法找到关键的共享内存通信组件或其依赖项。文章提供了核心解决方案:通过手动修改PyTorch的`__init__.py`文件,将用户基目录下的Library\bin路径添加到DLL搜索列表中,从而从根本上修复此导入错误,并给出了详细的修改步骤和验证方法。

weixin_29056865的博客 305

OpenClaw第2章:快速安装

本章将手把手教你安装 OpenClaw。

Maynor的博客 3236

LangChain:大模型框架的深度解析与应用探索

在数字化的时代浪潮中,人工智能技术正以前所未有的速度蓬勃发展,而大模型作为其中的翘楚,以生成式对话技术逐渐成为推动行业乃至整个社会进步的核心力量。往近一点来说,在公司,不少产品都戴上了人工智能的帽子,各种高大上人工对话界面,作为一个已经工作8年的老程序员来说,一种压力感扑面而来,这使得我不得不去接受新的东西,在学习和使用Prompt、function-call和Rag后发现了一个对AI初学者极其友好的框架——Langchain,帮助我更好更快的使用大模型。

猫步轻移,以学求知。余于此方寸之地,如猫观鼠,细察技艺所得,思维所悟。灵思如猫之警觉,日积月累,终成智海; 2260

【Flink】FlinkCDC获取mysql数据时间类型差8小时时区解决方案

​ 1、背景: 在我们使用FlinkCDC采集mysql数据的时候,日期类型是我们很常见的类型,但是FlinkCDC读取出来会和数据库的日期时间不一致,情况如下 FlinkCDC获取的数据中create_time字段1694597238000转换为时间戳2023-09-13 17:27:18,而数据库中原始数据如下,并没有到下午5点,这就导致了FlinkCDC读出来的时间和数据库中实际的时间不一致的情况,与数据库对比可以发现,这里的时间戳与数据库时间刚好相差了 8 个小时,在实际生产中这种情况是不

一杯咖啡半杯糖的博客 3854

来了!10个构建Agent的大模型应用框架

的最大优势在于它与 Spring 生态系统的无缝集成。在此,我们将重点介绍10个具有代表性的Agent应用构建框架,并对其他常见的框架进行简要概述,以期为大家提供一个相对全面的视角,了解这一领域的现状和潜在趋势。它简化了创建业务友好型智能体的过程,使得快速理解GenAI的价值变得轻而易举,这为缩短产品上市时间和提供即开即用的定制选项提供了便利,尤其适合构建如营销智能体这样的轻量级智能体。它的多智能体协作能力、结构化的工作流设计、用户友好的界面、灵活的集成选项以及积极的社区支持,共同构成了其引人注目的特点。

我相信...... 2340

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

上一篇: GNN - Transformer 新突破 —— 解锁全局与局部的完美融合!
下一篇: 复旦大学:《大规模语言模型:从理论到实践》电子版
冻感糕人~
博客等级 码龄3年 8926粉丝 2384原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值