自然语言处理:第五十一章 LangChain面经

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#自然语言处理 #langchain #人工智能 #nlp #chatgpt #gpt-3



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一. 什么是 LangChain?

LangChain 是一个基于语言模型的框架，用于构建聊天机器人、生成式问答（GQA）、摘要等功能。它的核心思想是将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的语言模型应用。LangChain 的起源可以追溯到 2022 年 10 月，由创造者 Harrison Chase 在那时提交了第一个版本。


二. LangChain 包含哪些部分？

图片

为了能够帮助大家理解，附上LangChain的流程图，如上所示。从上图可知，主要包括以下部分：

  • 模型（Models）： 这指的是各种不同的语言模型以及它们的集成版本，例如GPT-4等大型语言模型。LangChain对这些来自不同公司的高级模型进行了概括，并封装了通用的API接口。利用这些API，用户能够方便地调用和控制各个公司的大模型。
  • 提示（Prompts）： 涉及到提示的管理、优化和序列化过程。在大语言模型的应用中，提示词发挥着至关重要的作用，无论是构建聊天机器人还是进行AI绘画，有效的提示词都是不可或缺的元素。
  • 记忆（Memory）： 它负责存储与
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一时间大模型如百花齐放，百鸟争鸣，并在向各个行业领域渗透，让人感觉通用人工智能仿佛就在眼前。基于大模型开发的应用和产品也如雨后春笋，让人目不暇接，每天都有很多新奇的应用和产品问世，有的可以充当你的朋友配你聊天解闷，有的可以充当你的老师帮你学习答疑，有的可以帮你写文章编故事，有的可以帮你写代码改 BUG，大模型的崛起正影响着我们生活中的方方面面。正是在这样的背景下，为了方便和统一基于大模型的应用开发，一批大模型应用开发框架横空出世，LangChain 就是其中最流行的一个。正如前文所述，LangChain 是
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1 可以参考langchain，进行增强。langchain本身还有agent的能力，继续融合后，是有可能完全不一样的。例如当你提到一个论点，agent可以自动查询实时数据，找到论据来support.2 ppt生成（及读取）。之前比较少用python操作ppt,现在看来，读和简单写应该是没问题的。
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以及常用的大模型，向量数据库 embedding 以及使用 zhipu ai 配合 ChatOpenAI 实现一个简单的 chatmodel 的例子。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。(几乎涵盖所有行业)如果还没有注册的新进入大模型应用开发的，可以考虑使用zhipu AI，质谱的支持自己的 sdk, 和 openAI 的方式以及 langchain 的 openAI 的方式调用大模型。：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
大模型应用框架-LangChain（文末附大模型入门文档）
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LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。
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LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。具体的架构可以有多种选择，以下是一种常见的大模型LLM的架构介绍：Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。
自然语言面经
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自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，在面试中通常会涉及算法、模型、实际应用等多个层面的问题。以下是一些常见的面试经验、准备材料以及高频面试题总结，供参考。 ### 一、面试准备建议 在NLP岗位面试中，技术能力、项目经验与沟通表达同等重要。以下是一些实用的准备建议： - **自我介绍**：需要简洁明了，突出技术优势与项目经验，建议准备中英文两个版本，尤其在跨国公司面试中会用到。 - **项目经验**：准备2~3个核心项目，能够清晰地讲述项目背景、目标、技术选型、实现过程、遇到的问题及解决方案。 - **算法与模型**：掌握主流NLP模型，如BERT、Transformer、RNN、LSTM、GPT等，并能解释其结构、原理与优缺点。 - **编程能力**：熟练掌握Python，了解PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。在算法题环节，注重代码的可读性与时间/空间复杂度优化。 - **基础知识**：包括词向量、语言模型、注意力机制、序列建模、文本分类、命名实体识别、机器翻译等。 ### 二、高频面试题总结 #### 1. 解释Transformer的结构与Self-Attention机制 Transformer模型摒弃了传统的RNN结构，完全基于注意力机制实现序列建模。其核心组件包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。 ```python # 示例：简化版Self-Attention实现 import torch import torch.nn.functional as F def self_attention(q, k, v): d_k = q.size(-1) scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float)) attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attn_weights, v) return output ``` 该机制允许模型在处理序列时关注不同位置的上下文信息，提升了并行计算能力与长序列建模效果[^3]。 #### 2. BERT与GPT的主要区别 | 特征 | BERT | GPT | |------|------|-----| | 模型结构 | Transformer Encoder | Transformer Decoder | | 预训练任务 | Masked Language Model（MLM） | Language Model（LM） | | 上下文理解 | 双向 | 单向（从左到右） | | 应用场景 | 文本分类、问答系统等 | 文本生成、对话系统等 | BERT通过双向注意力机制捕捉上下文信息，而GPT则采用单向语言模型，适合生成任务。 #### 3. 简述情感分析的流程和方法 情感分析通常包括以下步骤： 1. **文本预处理**：分词、去除停用词、词干提取或词形还原。 2. **特征提取**：使用词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）或BERT等。 3. **模型选择**：传统方法包括朴素贝叶斯、SVM、随机森林；深度学习方法包括CNN、RNN、LSTM、Transformer等。 4. **训练与评估**：使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。 例如，使用BERT进行情感分类的代码片段如下： ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification import tensorflow as tf tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("I love NLP!", return_tensors="tf") logits = model(inputs).logits predicted_class = tf.argmax(logits, axis=1).numpy()[0] ``` #### 4. Word2Vec的两种训练方法及其区别 Word2Vec主要包括两种模型： - **CBOW（Continuous Bag-of-Words）**：通过上下文词预测当前词，适合处理高频词。 - **Skip-gram**：通过当前词预测上下文词，适合处理低频词。 其核心思想是通过神经网络将词语映射为低维稠密向量，从而捕捉语义相似性[^4]。 #### 5. 什么是Attention机制？它在NLP中的作用是什么？ Attention机制允许模型在处理一个元素时，关注输入序列中其他相关元素。它在NLP中广泛用于机器翻译、摘要生成、问答系统等任务，能够有效解决长距离依赖问题。 ### 三、推荐学习资源 - **书籍**： - 《Speech and Language Processing》（Daniel Jurafsky & James H. Martin） - 《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等） - **在线课程**： - CS224N（Stanford NLP课程） - DeepLearning.AI NLP专项课程 - **论文**： - *Attention Is All You Need*（Transformer） - *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding* ### 四、面试注意事项 - **技术面试**：注重算法题与模型实现细节，建议多刷LeetCode、牛客网等平台的NLP相关题目。 - **项目面试**：要能够清晰表达技术选型的理由、模型调优过程、结果分析等。 - **行为面试**：准备常见问题如“你遇到的最大挑战”、“如何处理团队分歧”等，保持诚实、谦逊的态度[^2]。
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