Langchain架构原理浅谈_langchian

在使用Langchain的过程中发现，Langchain的原理图使用的是英文图片，流程的描述用词过于专业，所以这里我就用自己的理解来简单的表述Langchain的工作过程，希望对大家在使用Langchain开发应用的过程中有所帮助

以下是Langchian的原本原理图以及原理图的翻译

 以下是Langchain原理图的翻译

 

langchian的运作流程

根据上图所示，Langchian架构首先将本地的文档数据通过非结构加载的方式转成文本，然后再通过分词器转换成文本块，再通过嵌入器将文本块转换成向量进行存储，嵌入器模型Embedding model决定了后续答案生成的质量。所以Embedding model模型的选择很重要，用户输入查询或者问题信息，通过嵌入器转换成向量，把查询信息的向量与知识库的向量做比较，并通过提示词的形式输入LLM模型，最终通过LLM模型得到答案。

embedding 特性

一种将高维数据（如文本）映射到低维空间的技术。在处理文本时，每个单词或短语都被转换为一个固定大小的向量。这些向量可以捕捉到原始文本中的语义和语法信息，使得具有相似意义的单词在向量空间中彼此接近

其中Embedding 是一个用于与嵌入进行交互的类。有许多嵌入提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face等)- 这个类旨在为所有这些提供商提供一个标准接口。

现在市面上的Embedding模型有很多，以下是常用的Embedding列表，该模型列表是借鉴了Langchain-chatchat项目支持的模型

列表出处支持列表 · chatchat-space/Langchain-Chatchat Wiki · GitHub

本地模型

本项目支持调用 HuggingFace 中的 Embedding 模型，已支持的 Embedding 模型如下：

MokaAI系列嵌入模型

• moka-ai/m3e-small
• moka-ai/m3e-base
• moka-ai/m3e-large

BAAI系列嵌入模型

• BAAI/bge-small-zh
• BAAI/bge-base-zh
• BAAI/bge-large-zh
• BAAI/bge-small-zh-v1.5
• BAAI/bge-base-zh-v1.5
• BAAI/bge-large-zh-v1.5
• BAAI/bge-large-zh-noinstruct
• BAAI/bge-reranker-large
• BAAI/bge-reranker-base

text2vec系列嵌入模型

• shibing624/text2vec-base-chinese-sentence
• shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase
• shibing624/text2vec-base-multilingual
• shibing624/text2vec-base-chinese
• shibing624/text2vec-bge-large-chinese
• GanymedeNil/text2vec-large-chinese

其他模型

• sensenova/piccolo-base-zh
• sensenova/piccolo-large-zh
• nghuyong/ernie-3.0-nano-zh
• nghuyong/ernie-3.0-base-zh

达摩院系列嵌入模型

• damo/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large

联网模型

除本地模型外，本项目也支持直接接入 OpenAI的在线嵌入模型。 支持的联网模型

• OpenAI/text-embedding-ada-002
• 智谱AI
• MiniMax
• 百度千帆
• 阿里云通义千问

在部署以及使用Langchain-chatchat的过程中我发现，在线的Embedding模型的支持并不是很好，

经过验证在线的Embedding模型中是无法支持智普AI的Embeding模型的。

以下是Github上项目组成员的回复

Github上的问题地址，有兴趣的可以去看下

[BUG] 轻量化部署-使用线上Embedding模型报错 · Issue #3100 · chatchat-space/Langchain-Chatchat · GitHub