LangChain框架之概念学习（一）_langchain-community

简介

LangChain是一个语言模型驱动的开发应用程序的框架,于2022年10月底推出，由Harrison Chase开发。它使应用程序能够：

• 具有情境感知能力（Are context-aware:）：将语言模型与情境源（提示指令、少量示例、为其响应提供基础的内容等）连接起来。

• 推理能力（Reason）：依靠语言模型进行推理（基于提供的上下文如何回答，采取什么行动等）。
  该框架由几个部分组成。
  LangChain Libraries：Python和JavaScript库。包含无数组件的接口和集成，将这些组件组合成链和代理的基本运行时，以及链和代理的现成实现。
  LangChain模板：一系列易于部署的参考架构，适用于各种任务。
  LangServe：一个用于将LangChain链部署为REST API的库。
  LangSmith：一个开发平台，可以调试、测试、评估和监控基于任何LLM框架构建的链，并与LangChain无缝集成。
  
  这些产品/组件共同简化了整个应用程序生命周期：

• 开发(Develop)：使用LangChain/LangChain.js编写应用程序。使用模板作为参考，可以立即上手。

• 生产化(Productionize)：使用LangSmith检查、测试和监控您的链，以便您可以不断改进并自信地部署

• 部署(Deploy)：使用LangServe将任何链转化为API。

LangChain Libraries

LangChain软件包的主要优点是：

• 组件(Components)：
  用于处理语言模型的组合工具和集成。组件是模块化的，易于使用，无论您是否使用LangChain框架的其他部分。
• 内置的成套组件(Off-the-shelf chains)：
  为了完成更高级别的任务，内置的组件组合。内置的成套组件可以轻松入门。组件可以轻松地定制现有的链和构建新的链。

LangChain库本身由几个不同的软件包组成。

langchain-core：基本抽象和LangChain表达式语言。
langchain-community：第三方集成。
langchain：构成应用程序认知体系结构的链、代理和检索策略。

模块

LangChain 提供了几个主要模块的支持。

这些模块按照复杂性递增排列如下：

模型（models） : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。

提示（prompts） : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。

内存（memory） : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。

索引（indexes） : 与您自己的文本数据结合使用时，语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。

链（chains） : 链不仅仅是单个 LLM 调用，还包括一系列调用（无论是调用 LLM 还是不同的实用工具）。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。

代理（agents） : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果，并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。