LLM大模型开发必学的框架LangChain

LLM大模型开发必学的框架LangChain

LangChain是一个基于大型语言模型（LLM）的开源框架，旨在简化 AI 应用程序的开发过程。通过整合多种组件和工具，LangChain 提供了一个灵活且高效的方式来构建复杂的应用程序，如聊天机器人、文档分析工具和智能问答系统等。以下是对 LangChain 学习的详细解答：

一. LangChain 的核心概念

LangChain 的核心模块包括模型（Models）、链（Chains）、代理（Agents）、提示（Prompts）、记忆（Memory）和索引（Indexes）。这些组件共同协作，为开发者提供了强大的功能支持：

• 模型（Models）：负责处理输入数据并生成输出。
• 链（Chains）：用于封装多个组件的调用序列，是 LangChain 的核心功能之一。例如，LLMChain 是最基础的链类型，用于与语言模型交互

。

• 代理（Agents）：允许模型自主调用外部工具和组件。

• 提示（Prompts） ：用于优化模型输入，提升生成结果的质量。

• 记忆（Memory）：存储和检索对话数据，支持上下文感知的应用。

• 索引（Indexes）：用于组织和检索文档数据

  

二. LangChain 的应用场景

LangChain 在多个领域展现了广泛的应用潜力：

• 智能问答系统：通过结合本地知识库或外部数据源，LangChain 可以快速构建问答系统。

• 文档处理：支持从 Notion 等数据库中提取信息，实现文档问答和摘要生成。

• 多模态应用：支持图像、音频、视频等多种类型数据的处理。

• 教育与培训：提供自动化内容创作和代码生成工具。

三、LangChain的主要功能

LangChain提供了许多强大的功能,使开发人员能够快速构建复杂的AI应用程序:

1. 链式操作

LangChain允许开发者将多个操作链接在一起,创建复杂的工作流程。例如,你可以创建一个链来加载文档、提取关键信息、生成摘要,然后将结果发送到用户界面。

from langchain.chains import SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt1)
chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt2)
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2])

2. 智能代理

LangChain的代理系统允许创建能够自主执行任务的AI助手。这些代理可以访问各种工具和信息源,并使用LLMs来决定如何最好地完成给定的任务。

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = [
    Tool(name="Search", func=search.run),
    Tool(name="Calculator", func=calculator.run)
]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

3. 上下文记忆

LangChain提供了多种记忆类型,使应用程序能够在对话或任务执行过程中保持上下文。这对于创建更自然、更连贯的对话体验至关重要。

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(
    llm=llm, 
    memory=memory,
    verbose=True
)

4. 提示工程

LangChain提供了强大的提示管理工具,包括提示模板和提示优化功能。这使得开发者可以创建和管理复杂的提示,以获得最佳的LLM输出。

from langchain import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's approach this step-by-step:

1) {step1}
2) {step2}
3) {step3}

Therefore, the answer is {answer}."""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question", "step1", "step2", "step3", "answer"],
    template=template,
)

5. 文档处理

LangChain提供了多种文档加载器和文本分割器,使得处理和分析大量文本数据变得简单。这对于构建基于知识库的应用程序特别有用。

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader('path/to/file.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

6. 向量检索

LangChain集成了多种向量数据库,如Pinecone和Faiss,使得开发者可以轻松实现高效的语义搜索和相似性匹配功能。

from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，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。

有需要的小伙伴，可以点击下方链接免费领取【保证100%免费】

点击领取 《AI大模型&人工智能&入门进阶学习资源包》

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取

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或者点击以下链接都可以免费领取【保证100%免费】

点击领取 《AI大模型&人工智能&入门进阶学习资源包》