LangChain的开发流程

LangChain的开发流程

    为了更深人地理解LangChain的开发流程，本文将以构建聊天机器人为实际案例进行详细演示。下图展示了一个设计聊天机器人的LLM应用程序。

    除了Wb服务器等传统组件，这个应用程序架构中还引人了两个额外的组件：一个LLM集成中间件，如LangChain（图上的中间部分)，以及一个大语言模型（上图左侧)。中间件提供一个API，业务逻辑控制器调用它以启用聊天机器人功能。具体的LLM是基于配置决定的。当用户提问时（步骤①)，聊天机器人控制器代码调用LangChain API(通过LangChain的6大模块设置的接口)，在内部与LLM（步骤②)交互，由LLM来理解问题并生成回答（步骤③)，显示在终端用户的聊天界面上（上图右侧的Web页面)。

    清单1展示了如何使用LangChain和OpenAI的GPT-3.5-Turbo-0613大语言模型实现聊天机器人业务逻辑。这段Python代码首先创建了Chat