网站建设地带,万网域名管理平台,网站用什么语言做,html5视频标签前言#xff1a;LangChain 是一个强大的框架#xff0c;可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口#xff0c;可简化创建由大型语言模型 (LLM)大型语言模型和聊天模型提供支持的应用程序的…前言LangChain 是一个强大的框架可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口可简化创建由大型语言模型 (LLM)大型语言模型和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互将多个组件链接在一起并集成额外的资源例如 API 和数据库。 1、LangChain 简介 LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLMs) 驱动的应用程序的框架。https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段 开发使用 LangChain 的开源构建模块、组件和 第三方集成 构建您的应用程序。 使用 LangGraph 构建具有一流流式处理和人机协作支持的有状态代理。 生产化使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链以便您可以持续优化并自信地部署。 部署将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 API 和助手使用 LangGraph Cloud。 具体来说该框架由以下开源库组成 langchain-core: 基础抽象和LangChain表达式 (LCEL)。 langchain-community: 第三方集成。 合作伙伴库例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等一些集成已进一步拆分为自己的轻量级库仅依赖于 langchain-core。 langchain: 组成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。 LangGraph: 通过将步骤建模为图中的边和节点构建强大且有状态的多参与者应用程序。与LangChain无缝集成但也可以单独使用。 LangServe: 将LangChain链部署为REST API。 LangSmith: 一个开发者平台让您调试、测试、评估和监控LLM应用程序。 2、Langchain 理解 Langchain 是一个开源框架它允许开发人员将像 GPT-4 这样的大型语言模型与外部的计算和数据源结合起来。目前它提供了 Python 和 JavaScript确切地说是 TypeScript的软件包。 想象一下如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用问题还能从你自己的数据库或文件中提取信息并根据这些信息执行具体操作比如发邮件那会是什么情况Langchain 正是为了实现这一目标而诞生的。 数据连接Langchain 允许你将大型语言模型连接到你自己的数据源比如数据库、PDF文件或其他文档。这意味着你可以使模型从你的私有数据中提取信息。 行动执行不仅可以提取信息Langchain 还可以帮助你根据这些信息执行特定操作如发送邮件。无需硬编码它提供了灵活的方式来动态生成查询避免了硬编码的需求。 上图展示了Langchain的工作原理这是一个用于提升大型语言模型LLMs功能的框架。
它通过三个核心组件实现增强 首先是 Compents“组件”为LLMs提供接口封装、模板提示和信息检索索引 其次是 Chains“链”它将不同的组件组合起来解决特定的任务比如在大量文本中查找信息 最后是 Agents“代理”它们使得LLMs能够与外部环境进行交互例如通过API请求执行操作。
Langchain 的这种结构设计使LLMs不仅能够处理文本还能够在更广泛的应用环境中进行操作和响应大大扩展了它们的应用范围和有效性。 3、Langchain 核心概念
Langchain 由几个核心概念组成
LLM Wrappers这些包装器允许你连接到大型语言模型如 GPT-4 或 Hugging Face 提供的模型。
Prompt Templates这些模板让你避免硬编码文本输入。你可以动态地将用户输入插入到模板中并发送给语言模型。
Indexes索引帮助你从语言模型中提取相关信息。
Chains链允许你将多个组件组合在一起解决特定的任务并构建完整的语言模型应用程序。
Agents代理允许语言模型与外部API交互。 上图展示了一个复杂的语言处理系统其中包含模型、提示、链、代理和嵌入与向量存储。 模型 Models 负责理解和生成语言提示用于引导模型输出 链条 Chains 代表将多个步骤串联起来完成复杂任务的过程 代理 Agents 则用于让模型与外部环境互动比如执行API调用。 Embedding 嵌入与向量存储 VectorStore 是数据表示和检索的手段为模型提供必要的语言理解基础。
图中的鹦鹉是一个比喻或者象征表示这个系统的自然语言处理能力或者可能暗示系统的输出可以像鹦鹉一样“复述”或者是“回应”用户的输入。如此这整个系统构成了一个高度集成的框架能够处理高级语言任务并在多种环境下进行动态交互。
LangChain核心概念表格
编号核心概念描述说明1Components and ChainsComponent 是模块化的构建块用于构建强大的应用程序。Chain 是一系列 Components或其他 Chain的组合用于完成特定任务。例如Prompt 模板、语言模型和输出解析器可组成一个完整的处理链。2Prompt Templates and ValuesPrompt Template 负责生成 PromptValue即最终传递给语言模型的内容。PromptValue 可以根据模型类型转换为文本或聊天消息格式以适配不同模型输入需求。3Example SelectorsExample Selectors 可动态选择示例并插入到提示中提高提示的效果和上下文相关性。它根据用户输入返回合适的示例列表增强模型理解能力。4Output ParsersOutput Parsers 将语言模型的响应解析为结构化格式提供两种方法一是生成格式化指令二是将模型响应解析为结构化数据便于后续处理与使用。5Indexes and RetrieversIndex 用于组织文档以便语言模型更高效地交互Retriever 则负责检索相关文档并与模型结合使用。支持多种索引类型如矢量数据库和文本拆分器等。6Chat Message HistoryChatMessageHistory 类用于记录对话历史信息可用于传递回模型、汇总或组合使用帮助维护上下文提升模型对对话的理解和响应准确性。7Agents and ToolkitsAgent 是决策实体根据用户输入决定调用哪个工具Toolkit 是一组协同工作的工具集合用于完成特定任务代理执行器负责运行 Agent 并调用相应工具。 4、Langchain 如何工作
Langchain 的工作流程可以概括为以下几个步骤 提问用户提出问题。 向语言模型查询问题被转换成向量表示用于在向量数据库中进行相似性搜索。 获取相关信息从向量数据库中提取相关信息块并将其输入给语言模型。 生成答案或执行操作语言模型现在拥有了初始问题和相关信息能够提供答案或执行操作。 举例如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程它从用户提出的问题Question开始然后通过相似性搜索Similarity Search在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。
得到的信息与原始问题结合后由一个处理模型分析以产生一个答案Answer。这个答案接着被用来指导一个代理采取行动Action这个代理可能会执行一个API调用或与外部系统交互以完成任务。
整个流程反映了数据驱动的决策过程其中包含了从信息检索到处理再到最终行动的自动化步骤。 5、LangChain 的主要特点
LangChain 旨在为六个主要领域的开发人员提供支持 LLM 和提示LangChain 使管理提示、优化它们以及为所有 LLM 创建通用界面变得容易。此外它还包括一些用于处理 LLM 的便捷实用程序。 链(Chain)这些是对 LLM 或其他实用程序的调用序列。LangChain 为链提供标准接口与各种工具集成为流行应用提供端到端的链。 数据增强生成LangChain 使链能够与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。例如它可以帮助总结长文本或使用特定数据源回答问题。 AgentsAgents 让 LLM 做出有关行动的决定采取这些行动检查结果并继续前进直到工作完成。LangChain 提供了代理的标准接口多种代理可供选择以及端到端的代理示例。 内存LangChain 有一个标准的内存接口有助于维护链或代理调用之间的状态。它还提供了一系列内存实现和使用内存的链或代理的示例。 评估很难用传统指标评估生成模型。这就是为什么 LangChain 提供提示和链来帮助开发者自己使用 LLM 评估他们的模型。 6、Langchain 应用场景
Langchain 的应用场景非常广泛包括但不限于 个人助手可以帮助预订航班、转账、缴税等。 学习辅助可以参考整个课程大纲帮助你更快地学习材料。 数据分析和数据科学连接到公司的客户数据或市场数据极大地促进数据分析的进展。 针对特定文档的问答根据给定的文档回答问题使用这些文档中的信息来创建答案。 聊天机器人构建可以利用 LLM 的功能生成文本的聊天机器人。 Agents开发可以决定行动、采取这些行动、观察结果并继续执行直到完成的代理。
总之Langchain 打开了一个充满可能性的新世界让AI技术更加贴近我们的实际需求和数据使得机器学习应用的发展更加多样化和个性化。 参考链接
大白话讲清楚什么是 Langchain 及其核心概念-腾讯云开发者社区-腾讯云
introduction | LangChain中文网
https://zhuanlan.zhihu.com/p/620529542
