2024-01-05-AI 大模型全栈工程师 - LangChain.js 和 LangChain 工具链_langchain开发工程师

摘要

2024-01-05 周五 杭州 多云

内容核心:
a. 原理
b. 实践
c. 认知

小记: AGI 时代已来，成为 AI 全栈人才，步履不停，懂 AI ，懂编程，懂业务，能管理，善经济。

课程内容

1. 大语言模型开发平台的价值是什么？

平台的价值在于提升便利性，降低开发成本。
大语言模型开发平台的价值，就是让开发者更方便的开发基于大预言模型的应用，尤其在更换模型时无需二次开发。不要把自己的业务锁死在项目上，中国人要学会人情，但是做事可以善变。

2. LangChain vs Semantic Kernel

3. LangChain.js 是什么？

LangChain.js 是 Python 版 LangChain 的姊妹项目，都是由 Harrison Chaase 负责的开源项目；

• 特色:
  a. 可以和 Python 版 LangChain 无缝对接；
  b. 抽象设计完全相同，概念一一对应；
  c. 所有对象序列化后都可以跨语言使用；
  d. API 差别较大；

• 支持环境:
  a. Node.js-18.x,19.x,20.x
  b. Cloudflare Workers
  c. Vercel/Next.js
  d. Supabase Edge Functions
  e. Browser
  f. Deno

• 安装:

npm install langchain
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• 发展重点:
  a. 追上 Python 版的能力
  b. 保持兼容尽可能多的环境
  c. 质量问题持续优化

4. 防坑指南

a. 版本升级
b. 文档不完善

5. LangChainHub 的启示

LangChainHub 解决的真需求是： peompt,chain和agent的定义都是可以【数据化】的。

• 未来产品经理&研发的分工：
  a. 产品经理定义 peompt,chain和agent（简称 PCA），研发开发调试环境和生产环境；
  b. PCA 的定义数据独立保存在独立的 repo ，独立进行你版本管理和代码解耦；
  c. 无需传统上线发布行为，就能改变产品的行为。这是另一种【热更新】

重点: LangChain 作为大模型的调用的前沿项目，尽管目前存在很多问题。但是我们一样要认识到这种项目存在的积极意义。

6. Semantic Kernel 简介

7. SK 和 LangChain 概念对照

8. 环境搭建

pip install semantic-kernel
1

项目目录下创建 .env 文件，添加以下内容：

# .env
OPENAI_API_KEY=""
OPENAI_API_BASE=""
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=""
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=""
AZURE_OPENAI_API_KEY=""
1
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4
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6

备注: Openai & Azure 配置好一个即可。

9. Plugins

plugin 是一组函数的集合，可以包含两种函数：

• Semantic Functions: 语义函数，本质是 Prompt Engineering
• Native Functions: 原生函数，类似 OpenAI 的 Function Calling
  备注: Plugins 最初命名为 Skills ，后来更名为 Plugins ,以后见到可以视为等同。

10. SK 和 LangChain 如何选择?

a. 两者都值得学
b. C#,JavaScript 和 Java 现在没得选
c. 做原型，首选 LangChain ，功能多开发快
d. 做产品，建议选 SK
e. 建议只是用 SK 的 Connectors 和 Plugins ,Planner 自己做

11. 参与开源贡献

优化简历，为开源项目提供代码贡献

1. LangChain.js 和 LangChain 相关概念保持一致，功能丰富，适合前端同学；
2. SK 架构设计更好，未来发展潜力更大；
3. 赶紧贡献开源代码，错过了就不好贡献了

总结

心得: 现在搞这种东西就是在邯郸学步，不过却可以了解多一些内容，不然捏，最后大规模的应用是一句话就可以完成调用的，谁又会关心如何实现的。