【LangChain编程:从入门到实践】代码实践

本文介绍了LangChain编程框架,它简化了大型语言模型应用开发,特别是在智能助手和知识管理领域的应用。LangChain的核心概念包括Agent、Tool、Memory和Chain,通过这些组件可以构建复杂的任务流程。文中通过一个智能问答系统的实例,展示了如何加载知识库、创建向量存储、建立检索器和LLM链,并与用户进行交互。

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【LangChain编程:从入门到实践】代码实践

1. 背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了起伏跌宕的发展历程。在早期,AI主要集中于基于规则的系统和专家系统,试图模拟人类的推理过程。然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主导地位。

1.2 大语言模型的崛起

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现,标志着AI发展进入了一个新的里程碑。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,能够掌握丰富的语言知识和上下文信息,展现出惊人的自然语言理解和生成能力。GPT-3、BERT、PALM等知名语言模型,为各种自然语言处理任务提供了强大的解决方案。

1.3 LangChain的诞生

在这一背景下,LangChain应运而生。作为一个开源的AI框架,LangChain旨在简化LLMs的应用开发过程,提供了一套统一的编程接口和工具链,使开发者能够轻松地将LLMs集成到各种应用程序中。无论是构建智能助手、知识库系统,还是实现自动化任务流程,LangChain都提供了强大的支持。

2. 核心概念与联系

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