直观易用的大模型开发框架LangChain，你真的学会了？_langchina 大模型

目前LangChain框架在集团大模型接入手册中的学习案例有限，为了让大家可以快速系统地了解LangChain大模型框架并开发，产出此文章。本文章包含了LangChain的简介、基本组件和可跑的代码案例（包含Embedding、Completion、Chat三种功能模型声明）。读完此文章，您可利用集团申请的api key+LangChain框架进行快速开发，体验大语言模型的魅力。

一、简介

LangChain 作为一个大语言模型（LLM）集成框架，旨在简化使用大语言模型的开发过程，包括如下组件：

LangChain框架优点：

1.多模型支持：LangChain 支持多种流行的预训练语言模型，如 OpenAI GPT-3、Hugging Face Transformers 等，为用户提供了广泛的选择。

2.易于集成：LangChain 提供了简单直观的API，可以轻松集成到现有的项目和工作流中，无需深入了解底层模型细节。

3.强大的工具和组件：LangChain 内置了多种工具和组件，如文档加载器、文本转换器、提示词模板等，帮助开发者处理复杂的语言任务。

4.可扩展性：LangChain 允许开发者通过自定义工具和组件来扩展框架的功能，以适应特定的应用需求。

5.性能优化：LangChain 考虑了性能优化，支持高效地处理大量数据和请求，适合构建高性能的语言处理应用。

6.Python 和 Node.js 支持：开发者可以使用这两种流行的编程语言来构建和部署LangChain应用程序。

由于支持 Node.js ，前端大佬们可使用Javascript语言编程从而快速利用大模型能力，无需了解底层大模型细节。同时也支持JAVA开发，后端大佬同样适用。

本篇文章案例聚焦Python语言开发。

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二、基本组件

•Prompt【可选】

◦告知LLM内system服从什么角色

◦占位符：设置{input}以便动态填补后续用户输入

•Retriever【可选】

◦LangChain一大常见应用场景就是RAG（Retrieval-Augmented Generation），RAG 为了解决LLM中语料的通用和时间问题，通过增加最新的或者垂类场景下的外部语料，Embedding化后存入向量数据库，然后模型从外部语料中寻找相似语料辅助回复

•Models

◦可做 Embedding化，语句补全，对话等

支持的模型选择，OpenAI为例

•Parser【可选】

◦StringParser，JsonParser 等

◦将模型输出的AIMessage转化为string, json等易读格式

上述介绍了Langchain开发中常见的components，接下来将通过一简单案例将上述组件串起来，让大家更熟悉Langchain中的组件及接口调用。

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三、小试牛刀

import os
# gpt 网关调用
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "{申请的集团api key}"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "{您的url}"

import openai

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())

openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "tell me a short joke about {topic}"
)
model = ChatOpenAI()
output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | model | output_parser

chain.invoke({"topic": "bears"})
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输出：

"Why don't bears wear shoes?\nBecause they have bear feet!"
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其中 chain = prompt | model | output_parser 按照数据传输顺序将上述声明的 prompt template、大语言模型、输出格式串联起来（Chain），逻辑清晰直接。

代码案例：调用Embedding、Completion、Chat Model

•将文本转化为Embedding ： langchain_community.embeddings <-> OpenAIEmbeddings

from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-ada-002",
    openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
    openai_api_base=os.environ["OPENAI_API_BASE"]
)

text = "text"
query_result = embeddings.embed_query(text)
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•文本补全：langchain_community.llms <-> OpenAI completion

from langchain_community.llms import OpenAI

llm = OpenAI(
    model_name='gpt-35-turbo-instruct-0914',
    openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
    base_url=base_url,
    temperature=0
)

llm.invoke("I have an order with order number 2022ABCDE, but I haven't received it yet. Could you please help me check it?")
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•对话模型：langchain_openai <-> ChatOpenAI

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model_name="gpt-35-turbo-1106") # "glm-4"
model.invoke("你好，你是智谱吗？")
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四、总结

LangChain作为一个使用流程直观的大模型开发框架，掌握它优势多多。

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

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