背景
自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，Harrison Chase创造的LangChain也应运而生，这个库的创建者只花费了几个月的时间就构建出了令人惊叹的功能，尽管它还处于早期阶段。
简介
LangChain是一个开源的Python库，它提供了构建基于大模型的AI应用所需的模块和工具。它可以帮助开发者轻松地与大型语言模型(LLM)集成，实现文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain的出现大大降低了AI应用开发的门槛，使得任何人都可以基于LLM构建自己的创意应用。
特性
- 模块化设计：LangChain采用了模块化的设计，可以自由组合不同的模块实现自定义的AI应用。比如可以选择不同的语言模型、提示模板、回调函数等。
- 链式调用：LangChain支持将多个语言模型链式调用，一个模型的输出可以作为另一个模型的输入，实现更复杂的功能。
- 记忆机制：LangChain有记忆机制来存储信息，在不同的提示调用之间共享上下文。
- 流式处理：LangChain支持流式处理，可以实时获取语言模型生成的文本。
- Python友好：LangChain提供了Python式的API，使用装饰器将普通函数转换为调用语言模型的函数。
- 可扩展性：LangChain具有很好的可扩展性，可以轻松集成不同的语言模型、提示模板等。
- 高级功能：LangChain内置了诸如输出解析、可选参数渲染等高级功能来简化开发。
- 开源：LangChain是一个开源项目，社区活跃，便于进行定制化开发。
核心概念
1. Components and Chains
在 LangChain 中，Component 是一种模块化的构建块，可以相互组合以构建强大的应用程序。而 Chain 则是由一系列 Components 或其他 Chains 组合而成的，用于完成特定的任务。例如，一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器，它们协同工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。
2. Prompt Templates and Values
PromptTemplate 是一个负责创建 PromptValue 的模板，它将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式。PromptValues 是一个具有方法的类，这些方法可以将用户输入转换为各种模型类型所期望的确切输入类型，如文本或聊天消息。通过使用 PromptTemplate 和 PromptValues，可以使用户输入与语言模型之间的交互更加流畅和有效。
3. Example Selectors
使用 Example Selectors 在 Prompts 中动态包含示例可以提高其灵活性和针对性。它们能够接受用户输入并返回相应的示例列表，从而更好地适应特定的上下文需求。
4. Output Parsers
Output Parsers是一种能够将语言模型的响应转化为更有用格式的技术。它们通过实现两种主要方法来实现这一目标，一种方法用于提供格式化指令，另一种方法用于将语言模型的响应解析为结构化格式。这使得在应用程序中处理输出数据变得更加容易。
5. Indexes and Retrievers
Index 是一种用于组织文档的方式，它有助于语言模型更好地与文档进行交互。而检索器则是一个用于获取相关文档并将其与语言模型相结合的接口。LangChain 提供了多种工具和功能，例如矢量数据库和文本拆分器，以便处理不同类型的索引和检索器。
6. Chat Message History
LangChain主要是通过聊天界面与语言模型进行交互的。它的一个重要组成部分是ChatMessageHistory类，它负责记录所有以前的聊天交互数据。这些交互数据可以被传递回模型，以汇总或以其他方式组合，以便更好地维护对话上下文并提高模型对对话的理解。
7. Agents and Toolkits
在 LangChain 中，Agent 是一个推动决策制定的实体，他们可以使用一套工具，根据用户输入来决定调用哪个工具。Tookits 是一组工具，当它们一起使用时，可以完成特定的任务。代理执行器负责使用适当的工具运行代理。
模块概览
应用场景
- 自然语言生成：生成各种文本，比如新闻文章、小说、代码等。通过fine-tuning，可以让模型生成符合特定风格或主题的文本。
- 对话系统：构建对话机器人，可以进行闲聊、提供客户服务、完成特定任务等。通过训练，可以让对话更加逻辑自洽和符合角色。
- 问答系统：构建问答系统，自动回答用户的问题。可以训练模型针对特定领域的知识库来提高问答的质量。
- 总结与翻译：用来自动总结文本，或者在不同语言之间进行翻译。这可以大大提高工作效率。
- 语义搜索：将用户查询映射到相关文档、产品等，实现语义搜索。这可以提高搜索引擎的智能化程度。
- 数据抽取：从非结构化文本中抽取结构化数据，比如从合同中提取关键信息等。
- 智能写作：辅助人类进行创作，比如自动创作、文本润色、文本纠错、简化内容、扩写内容、创作风格等。这可以提高创作效率。
- 知识抽取：从文本中提取关键实体、事件、关系等知识。这可以构建知识图谱。
- 代码理解和生成：可以自动生成代码框架、注释、优化代码等，还支持从代码库中读取理解代码，并基于代码库进行问答，辅助程序员开发。
- 自定义扩展：可以自定义接口或者函数集，并结合组件实现模型能力的增强。
- 自动化流程：通过组件增强企业业务流程能力，同时自动化部分重复性的工作，为企业降本增效。
小结
本文主要介绍了一个名为LangChain的开源Python库，它提供了构建基于大模型的AI应用所需的模块和工具。LangChain采用了模块化的设计，支持链式调用和记忆机制，并且支持流式处理和Python友好的API。它具有可扩展性和高级功能，可以轻松集成不同的语言模型和提示模板。LangChain是一个活跃的开源项目，便于进行定制化开发。它主要应用于自然语言生成、对话系统、问答系统、总结与翻译、语义搜索、数据抽取、智能写作、知识抽取、代码理解和生成以及自定义扩展和自动化流程等领域。
理解新范式，拥抱新时代，把握新机会。
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