LangChain框架之概念学习(一)

简介

LangChain是一个语言模型驱动的开发应用程序的框架,于2022年10月底推出,由Harrison Chase开发。它使应用程序能够:

  • 具有情境感知能力(Are context-aware:):将语言模型与情境源(提示指令、少量示例、为其响应提供基础的内容等)连接起来。

  • 推理能力(Reason):依靠语言模型进行推理(基于提供的上下文如何回答,采取什么行动等)。
    该框架由几个部分组成。
    LangChain Libraries:Python和JavaScript库。包含无数组件的接口和集成,将这些组件组合成链和代理的基本运行时,以及链和代理的现成实现。
    LangChain模板:一系列易于部署的参考架构,适用于各种任务。
    LangServe:一个用于将LangChain链部署为REST API的库。
    LangSmith:一个开发平台,可以调试、测试、评估和监控基于任何LLM框架构建的链,并与LangChain无缝集成。
    在这里插入图片描述
    这些产品/组件共同简化了整个应用程序生命周期:

  • 开发(Develop):使用LangChain/LangChain.js编写应用程序。使用模板作为参考,可以立即上手。

  • 生产化(Productionize):使用LangSmith检查、测试和监控您的链,以便您可以不断改进并自信地部署

  • 部署(Deploy):使用LangServe将任何链转化为API。

LangChain Libraries

LangChain软件包的主要优点是:

  • 组件(Components):
    用于处理语言模型的组合工具和集成。组件是模块化的,易于使用,无论您是否使用LangChain框架的其他部分。
  • 内置的成套组件(Off-the-shelf chains)
    为了完成更高级别的任务,内置的组件组合。内置的成套组件可以轻松入门。组件可以轻松地定制现有的链和构建新的链。

LangChain库本身由几个不同的软件包组成。

langchain-core:基本抽象和LangChain表达式语言。
langchain-community:第三方集成。
langchain:构成应用程序认知体系结构的链、代理和检索策略。

模块

LangChain 提供了几个主要模块的支持。

这些模块按照复杂性递增排列如下:

模型(models) : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。

提示(prompts) : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。

内存(memory) : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。

索引(indexes) : 与您自己的文本数据结合使用时,语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。

链(chains) : 链不仅仅是单个 LLM 调用,还包括一系列调用(无论是调用 LLM 还是不同的实用工具)。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。

代理(agents) : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果,并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口,一系列可供选择的代理,以及端到端代理的示例。

### LangChain框架的概念、定义、特点及使用场景 #### 概念与定义 LangChain个专为语言模型设计的应用程序开发框架,旨在协助开发者简化与大型预训练模型之间的交互过程[^2]。此框架不仅促进了数据检索的便捷性,还提供了将多种功能模块连接起来的能力,从而实现复杂任务的有效执行。 #### 主要特点 - **强大的工具集**:提供了系列丰富的工具、组件和接口,使得创建具有上下文理解和逻辑推理能力的应用变得更加容易。 - **灵活性高**:允许用户根据需求定制化解决方案,无论是调整内部机制还是扩展外部服务集成方面都表现出色。 - **易于上手**:通过详细的文档和支持材料降低了学习门槛,即使是初学者也能迅速掌握基本操作并开始构建自己的项目[^3]。 #### 使用场景 LangChain 的应用场景广泛涵盖了多个领域: - 构建聊天机器人或其他形式的人机对话系统; - 开发智能客服平台,在线解答客户疑问的同时提高服务质量; - 实现自动化工作流管理,利用自然语言处理技术优化业务流程效率; - 支持科研人员进行数据分析与挖掘,加速研究进展; ```python from langchain import LangChain # 初始化LangChain实例 lc = LangChain(api_key="your_api_key") # 创建简单的问答链 qa_chain = lc.create_qa_chain() # 向链中添加问题 response = qa_chain.run("什么是LangChain?") print(response) ``` 上述代码展示了如何初始化 `LangChain` 类的个对象,并通过调用其中的方法来创建条用于回答问题的链条。最后运行这条链条并向其传递个问题字符串以获取相应的回复[^4]。 #### 代理(Agent)角色说明 代理是负责决策下步行动的关键部分,通常依赖于背后的语言模型、特定提示词以及输出解析策略共同作用下完成任务规划。根据不同情况可以选择合适的内置代理类型或者自行构建满足特殊要求的新代理[^5]。
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