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langchain,用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架

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什么是langchain?

LangChain 是一个框架,用于开发由语言模型驱动的应用程序,它使基于AI模型工作和应用构建的复杂部分变的更容易。LangChain可以将LLMs与外部数据源链接,也允许LMMs模型间的交互。

langchain官网: https://python.langchain.com/en/latest/#

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langchain主要功能

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力:

  1. 可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接
  2. 允许与 LLM 模型进行交互

LLM 模型:Large Language Model,大型语言模型

LangChain 从两个方面帮助我们做到这一点:
– 整合,将外部数据,如本地文件、其他应用程序和api数据,输入指定LLM
– 代理,允许LLMs通过决策与它所处环境互动,使用LLMs来帮助决定下一步要采取的行动,类似RPA

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LangChain优点

– 组件化,LangChain 容易替换语言模型需要的抽象和组件
– 自定义链,LangChain 为使用和自定义”chain”(串在一起的一系列actions)提供了开箱即用的支持
– 更新快,LangChain 团队更新速度非常快,开发者更快体验最新的LLM功能。
– 社区支持,精彩的讨论交流区和社区支持

LangChain是一个开源的框架,它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型(LLM)和外部数据结合起来。它提供了Python或JavaScript(TypeScript)的包。
你可能知道,GPT模型是用到2021年的数据训练的,这可能会有很大的局限性。虽然这些模型的通用知识很棒,但是如果能让它们连接到自定义的数据和计算,就会有更多的可能性。这就是LangChain做的事情。

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简单来说,它可以让你的LLM在回答问题时参考整个数据库。所以你现在可以让你的GPT模型访问最新的数据,比如报告、文档和网站信息。
最近,LangChain 的人气大幅飙升,特别是在三月份GPT-4发布之后。这要归功于它的功能特性和它与强大的LLM搭配时带来的无限可能性。
LangChain是一个开源框架,旨在让AI开发人员能够将大型语言模型(LLM)如GPT-4与外部数据进行结合。它提供了Python和JavaScript(TypeScript)的包供开发人员使用。众所周知,GPT模型是使用截至2021年的数据进行训练的,这可能存在一些局限性。虽然这些模型具有广泛的通用知识,但是如果能够将它们与自定义数据和计算相结合,就会带来更多的可能性。而这正是LangChain的目标所在。

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简而言之,LangChain可以让你的LLM在回答问题时可以参考整个数据库。这意味着你现在可以让你的GPT模型访问最新的数据,比如报告、文档和网站信息。

近期,LangChain的受欢迎程度大幅上升,尤其是在GPT-4发布之后的三月份。这归功于LangChain所提供的功能和与强大的LLM结合使用时带来的无限可能性。开发人员们对LangChain的青睐与日俱增,他们看到了它在AI应用开发中的巨大潜力。无论是对于研究人员还是企业开发者来说,LangChain都提供了一个强大的工具,使他们能够更好地利用和扩展现有的语言模型。随着越来越多的人开始探索LangChain的功能,我们可以期待它在AI领域的进一步发展和应用。

LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作

LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序,比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT,这是一个很好的例子。
这样的应用程序有很多可能的用途,这里只是我随便想到的一些:
  • 个人AI邮件助手
  • AI学习伙伴
  • AI数据分析
  • 定制公司客服聊天机器人
  • 社交媒体内容创作助手
LangChain拥有许多核心概念,让我们来逐一了解:

1. Components and Chains: 在LangChain中,Component是构建块的模块化单位,可以组合在一起创建强大的应用程序。Chain是一系列组件(或其他Chain)的组合,用于完成特定任务。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,它们共同处理用户输入、生成响应并处理输出。

2. Prompt Templates and Values: Prompt Template负责创建PromptValue,它是最终传递给语言模型的内容。Prompt Template有助于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是具有转换为每个模型期望的确切输入类型(如文本或聊天消息)的方法的类。

3. Example Selectors: 在需要动态包含示例的Prompt中,Example Selectors非常有用。它们接受用户输入并返回一个示例列表,以在提示中使用,使其更加强大和特定于上下文。

4. Output Parsers: Output Parsers负责将语言模型的响应构建为更有用的格式。它们实现了两种主要方法:一种用于提供格式化指令,另一种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是一种组织文档的方式,使得与语言模型的交互更加便捷。Retriever是一种用于获取相关文档并将其与语言模型结合的接口。LangChain提供了处理不同类型的索引和检索器的工具和功能,例如矢量数据库和文本分割器。

6. Chat Message History: LangChain主要通过聊天界面与语言模型进行交互。ChatMessageHistory类负责记录所有先前的聊天交互数据,并且可以将这些数据传递回模型、进行汇总或以其他方式组合。这有助于维护上下文并提高模型对对话的理解。

7. Agents and Toolkits: Agent是在LangChain中推动决策制定的实体。它们可以访问一套工具,并且可以根据用户的输入决定调用哪个工具。Toolkit是一组工具,当它们一起使用时,可以完成特定的任务。Agent Executor负责使用适当的工具来运行Agent。

通过理解和利用这些核心概念,您可以利用LangChain强大的功能来构建适应性强、高效且能够处理复杂用例的高级语言模型应用程序。

那么,LangChain Agent又是什么呢?LangChain Agent是框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具,并且可以根据用户的输入决定调用哪个工具。Agents有助于构建具有自适应和特定于上下文响应的复杂应用程序。特别是在存在未知交互链取决于用户输入和其他因素的情况下,Agents发挥着重要作用。

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