一篇文章读懂LangChain

在日常生活中，我们通常致力于构建端到端的应用程序。有许多自动机器学习平台和持续集成/持续交付（CI/CD）流水线可用于自动化我们的机器学习流程。我们还有像 Roboflow 和 Andrew N.G. 的 Landing AI 这样的工具，可以自动化或创建端到端的计算机视觉应用程序。

如果我们想要借助 OpenAI 或 Hugging Face 创建基于大语言模型的应用程序，以前我们可能需要手动完成。现在，为了实现相同的目标，我们有两个最著名的库，即 Haystack 和 LangChain，它们可以帮助我们创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程。

下面让我们深入地了解一下 LangChain。

#01

什么是 LangChain？

LangChain 是一种创新框架，正在彻底改变我们开发由语言模型驱动的应用程序的方式。通过引入先进的原理，LangChain 正在重新定义传统 API 所能实现的限制。此外，LangChain 应用程序具有智能代理的特性，使语言模型能够与环境进行互动和自适应。

LangChain 由多个模块组成。正如其名称所示，LangChain 的主要目的是将这些模块进行链式连接。这意味着我们可以将每个模块都串联在一起，并使用这个链式结构一次性调用所有模块。

这些模块由以下部分组成：

Model

正如介绍中所讨论的那样，模型主要涵盖大语言模型（LLM）。大语言模型是指具有大量参数并在大规模无标签文本上进行训练的神经网络模型。科技巨头们推出了各种各样的大型语言模型，比如：

谷歌的 BERT
OpenAI 的 GPT-3
谷歌 LaMDA
谷歌 PaLM
Meta AI 的 LLaMA
OpenAI 的 GPT-4
……

借助 LangChain，与大语言模型的交互变得更加便捷。LangChain 提供的接口和功能有助于将 LLM 的强大能力轻松集成到你的工作应用程序中。LangChain 利用 asyncio 库为 LLM 提供异步支持。

对于需要同时并发调用多个 LLM 的网络绑定场景，LangChain 还提供了异步支持。通过释放处理请求的线程，服务器可以将其分配给其他任务，直到响应准备就绪，从而最大限度地提高资源利用率。

目前，LangChain 支持 OpenAI、PromptLayerOpenAI、ChatOpenAI 和 Anthropic 等模型的异步支持，但在未来的计划中将扩展对其他 LLM 的异步支持。你可以使用 agenerate 方法来异步调用 OpenAI LLM。此外，你还可以编写自定义的 LLM 包装器，而不仅限于 LangChain 所支持的模型。

我在我的应用程序中使用了 OpenAI，并主要使用了 Davinci、Babbage、Curie 和 Ada 模型来解决我的问题。每个模型都有其自身的优点、令牌使用量和使用案例。

更多关于这些模型的信息请阅读：

https://subscription.packtpub.com/book/data/9781800563193/2/ch02lvl1sec07/introducing-davinci-babbage-curie-and-ada

案例 1：

Importing modules

from langchain.llms import OpenAI

#Here we are using text-ada-001 but you can change it
llm = OpenAI(model_name=“text-ada-001”, n=2, best_of=2)

#Ask anything
llm(“Tell me a joke”)

输出 1：
‘\n\nWhy did the chicken cross the road?\n\nTo get to the other side.’

案例 2：
llm_result = llm.generate([“Tell me a poem”]*15)

输出 2：
[Generation(text=“\n\nWhat if love neverspeech\n\nWhat if love never ended\n\nWhat if love was only a feeling\n\nI’ll never know this love\n\nIt’s not a feeling\n\nBut it’s what we have for each other\n\nWe just know that love is something strong\n\nAnd we can’t help but be happy\n\nWe just feel what love is for us\n\nAnd we love each other with all our heart\n\nWe just don’t know how\n\nHow it will go\n\nBut we know that love is something strong\n\nAnd we’ll always have each other\n\nIn our lives.”),
Generation(text=‘\n\nOnce upon a time\n\nThere was a love so pure and true\n\nIt lasted for centuries\n\nAnd never became stale or dry\n\nIt was moving and alive\n\nAnd the heart of the love-ick\n\nIs still beating strong and true.’)]

Prompt
众所周知，提示（prompt）是我们向系统提供的输入，以便根据我们的使用案例对答案进行精确或特定的调整。许多时候，我们希望得到的不仅仅是文本，还需要更结构化的信息。基于对比预训练和零样本学习的许多新的目标检测和分类算法都将提示作为有效的输入来进行结果预测。举例来说，OpenAI 的 CLIP 和 META 的 Grounding DINO 都使用提示作为预测的输入。

在 LangChain 中，我们可以根据需要设置提示模板，并将其与主链相连接以进行输出预测。此外，LangChain 还提供了输出解析器的功能，用于进一步精炼结果。输出解析器的作用是（1）指导模型输出的格式化方式，和（2）将输出解析为所需的格式（包括必要时的重试）。

在 LangChain 中，我们可以提供提示模板作为输入。模板指的是我们希望获得答案