2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发_langchain支持哪些大语言模型

Langchain大模型AI应用实战开发 一、什么是LangChain？ LangChain是一个强大的框架，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) 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。

二、LangChain 中的模型分类： LLM（大型语言模型）：这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它们是许多语言模型应用程序的支柱。 聊天模型( Chat Model)：聊天模型由语言模型支持，但具有更结构化的 API。他们将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。这使得管理对话历史记录和维护上下文变得容易。 文本嵌入模型(Text Embedding Models)：这些模型将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。这些嵌入可用于文档检索、聚类和相似性比较等任务。

三、LangChain 的特点： 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。 Agents：Agents 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。

四、LangChain六大主要领域 管理和优化prompt。不同的任务使用不同prompt，如何去管理和优化这些prompt是langchain的主要功能之一。 链，初步理解为一个具体任务中不同子任务之间的一个调用。 数据增强的生成，数据增强生成涉及特定类型的链，它首先与外部数据源交互以获取数据用于生成步骤。这方面的例子包括对长篇文字的总结和对特定数据源的提问/回答。 代理，根据不同的指令采取不同的行动，直到整个流程完成为止。 评估，生成式模型是出了名的难以用传统的指标来评估。评估它们的一个新方法是使用语言模型本身来进行评估。LangChain提供了一些提示/链来协助这个工作。 内存：在整个流程中帮我们管理一些中间状态。 总的来说LangChain可以理解为：在一个流程的整个生命周期中，管理和优化prompt，根据prompt使用不同的代理进行不同的动作，在这期间使用内存管理中间的一些状态，然后使用链将不同代理之间进行连接起来，最终形成一个闭环。

五、LangChain中的组件 LLM（大型语言模型）：这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它们是许多语言模型应用程序的支柱。 聊天模型( Chat Model)：聊天模型由语言模型支持，但具有更结构化的 API。他们将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。这使得管理对话历史记录和维护上下文变得容易。 文本嵌入模型(Text Embedding Models)：这些模型将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。这些嵌入可用于文档检索、聚类和相似性比较等任务。 Prompts提示：包括提示管理、提示优化和提示序列化，目前只支持字符形式的提示； Memory记忆：用来保存和模型交互时的上下文状态；模型是无状态的，不保存上一次交互时的数据，回想一下OpenAI的API服务，它是没有上下文概念的，而chatGPT是额外实现了上下文功能。为了提供上下文的功能，LangChain提供了记忆组件，用来在对话过程中存储数据。 Indexes索引：用来结构化文档，以便和模型交 Chains链：一系列对各种组件的调用，就是将其他各个独立的组件串联起来 Agents智能体：决定模型采取哪些行动，执行并且观察流程，直到完成为止

六、LangChain的工作原理 理解LangChain的工作原理，有助于更深入地把握它如何使语言模型的应用变得更加智能和高效。LangChain的工作机制基于以下几个关键方面： 集成语言模型与外部数据：LangChain的核心功能之一是将语言模型与外部数据源整合。它通过特定的接口和协议，使得语言模型可以访问并处理来自数据库、API接口等的实时数据。这种集成不仅提高了模型的信息准确性和响应的相关性，也使模型能够在更广泛的应用场景中发挥作用。 组件化架构：LangChain采用模块化的设计理念，提供了一套丰富的组件库。这些组件覆盖了从数据预处理到结果输出等各个环节，使得开发者可以根据项目需求灵活选择和组合这些组件，打造定制化的应用程序。

互动性和动态性：不同于传统的静态语言模型应用，LangChain的设计强调互动性和动态性。语言模型可以根据用户输入和外部环境的变化实时调整其响应，提供更加丰富和个性化的用户体验。

高级抽象和灵活性：LangChain提供了高级的抽象层，使开发者可以更加专注于应用逻辑，而不必深入底层的技术细节。同时，这种高级抽象还带来了极大的灵活性，支持开发者在各种不同的场景和需求下使用语言模型。

用例特定优化：“用例特定链”是LangChain的另一大特色，它允许开发者针对特定的应用场景优化语言模型的使用。这意味着同一语言模型可以针对不同的业务需求进行定制，实现更精准的功能和更优的性能。 通过这种工作原理，LangChain不仅使得语言模型的应用更加高效和智能，也大大拓展了其应用范围，为开发者提供了更广阔的创新空间。

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