LangChain 介绍与应用详解

LangChain作为一个基于大型语言模型（LLM）的开发框架，它极大地简化了语言模型应用的开发流程。本文将深入探讨LangChain的核心特性、工作流程以及它在不同领域的应用场景，为开发者提供一个全面的LangChain应用指南。

LangChain 的核心特性

LangChain的主要特色在于它能够将LLM应用研发过程中的交互Prompt、LLM模型调用、语言模型与环境互动的自适应等方式融为一体。它提供两种程序语言的实现版本：Python版与Javascript版。

统一模型接口

LangChain对许多常见的API和大模型做了封装，可以直接拿来就用，大大节省了开发者的时间。

打破Token限制

LangChain提供了对向量数据库的支持，能够把超长的txt、pdf等通过大模型转换为embedding的形式，存到向量数据库中，然后利用数据库进行检索。

LangChain 能做什么

LangChain的应用范围广泛，包括但不限于：

个人助理

记住用户的行为数据并提供建议。

聊天机器人

语言模型天然擅长生成文本。

生成式问答

自动回答用户的问题。

文档回答

针对特定的问题回答。

文本摘要与代码理解

从文本中提取信息，理解代码的意图。

文本总结

从较长的文本中总结信息，利用LLM和embedding对长文档进行压缩和总结。

LangChain 核心模块

LangChain通过其核心模块，为开发者提供了构建复杂语言模型应用的能力。

Tools：工具

作为大模型函数的工具，被大模型调用。

Models：模型

是各种类型的模型和模型集成。

Text splitters：文本切割器

在RAG的时候用到。

Output parsers

输出解析器负责将LLM的输出解析为更结构化的格式。

Document loader：文档加载器

负责从各种来源加载文档。

Vectorstores：向量存储

可以有效存储和检索嵌入的数据库。做智能客服和知识库的时候用到。

Prompts：提示

包括提示管理、提示优化和提示序列化。

Memory：记忆

用来保存和模型交互时的上下文状态。

Indexes：索引

用来结构化文档，以便和模型交互。包括文档加载程序、向量存储器、文本分割器和检索器等。

Agents：代理

决定模型采取哪些行动，执行并且观察流程，直到完成为止。

Chains：链

一系列对各种组件的调用。

LangChain 工作流程

LangChain的工作流程涉及多个阶段，包括文本切割、向量化、存储、检索和输出处理。

文本切割与向量化

本地各类文档数据可以通过Text类划分为长度更短的段落，利用embedding模型进行向量化，存入向量数据库。

检索与输出

把提问进行语义的向量化处理，经过处理后的query向量和已有文章段落向量进行匹配，设定检索匹配度最高的top-K个段落，通过把K个段落和用户提问组合输出到提示词的模板当中。

FAQ

1. 问：LangChain支持哪些编程语言？

答：LangChain提供Python和Javascript两种编程语言的实现版本。

2. 问：LangChain如何打破Token限制？

答：LangChain通过将长文本转换为embedding形式存储到向量数据库中，然后利用数据库进行检索，从而支持更多长度的输入。

3. 问：LangChain适用于哪些应用场景？

答：LangChain适用于个人助理、聊天机器人、生成式问答、文档回答、文本摘要、代码理解等多种应用场景。

4. 问：LangChain的核心模块有哪些？

答：LangChain的核心模块包括Tools、Models、Text splitters、Output parsers、Document loader、Vectorstores、Prompts、Memory、Indexes、Agents和Chains。

5. 问：LangChain的工作流程包含哪些阶段？

答：LangChain的工作流程包含文本切割、向量化、存储、检索和输出处理等多个阶段。

本文详细介绍了LangChain的各个方面，从其核心特性到应用场景，再到工作流程，希望能够帮助开发者更好地理解和使用LangChain。