LangChain 可以成为您创建强大 AI 系统的工具包。是的，大型语言模型 (LLM) 改变了我们与技术互动的方式。但仅靠它们还不够。
这些模型经过大量数据训练，可以对许多不同的问题生成准确且相关的答案。但要充分利用它们的力量，尤其是针对特定任务，开发人员需要强大的工具。这就是 LangChain 的作用所在。这个开源框架旨在使用 法学硕士。
什么是 LangChain？
LangChain 是一个框架，它为开发人员提供了使用 LLM 创建应用程序的工具。LLM 非常适合一般查询，但由于缺乏专门的训练数据，在处理特定查询时可能会遇到困难。LangChain 有助于弥补这一差距。它允许开发人员自定义提示、集成内部数据源并提高响应准确性，而无需重新训练模型。这种灵活性使 LangChain 非常适合创建各种应用程序，从聊天机器人到高级问答系统。
LangChain 至关重要，因为它简化了特定应用程序的开发。LLM 可以回答一般问题，但可能无法处理需要专有数据的特定查询。例如，LLM 可以估算计算机的成本，但可能无法给出贵公司销售的特定型号的确切价格。LangChain 通过将 LLM 与内部数据源集成来解决此问题，从而提供精确且相关的答案。为此，它使用了以下组件：
- LLM 接口：LangChain 提供 API 来轻松连接和查询不同的 LLM，例如 谷氨酰胺磷酸酶 和 双子座.开发人员可以使用简单的API调用与这些模型进行交互。
- 提示模板： LangChain 包含预建的提示模板，以确保查询格式一致且准确。这些模板可以在不同的应用程序中重复使用，从而提高效率。
- 代理：代理是确定查询的最佳操作顺序的特殊链。开发人员提供输入、工具和步骤，代理协调工作流程以产生最佳结果。
- 检索模块： LangChain 的检索模块有助于创建 检索增强生成 (RAG) 系统。这些系统通过在提示过程中添加新信息来增强模型响应，支持各种存储和检索方法。
- 记忆：LangChain 支持记忆功能，允许应用程序记住过去的交互。此功能对于开发提供上下文相关响应的对话代理至关重要。
这也使得 及时工程 更容易。快速工程化是指将输入细化到生成模型中以获得特定的输出。LangChain 抽象了数据集成和快速定制的复杂性，使创建复杂的 AI 应用程序变得更加容易。
LangChain 的主要优势
LangChain 允许组织将 LLM 用于特定应用，而无需重新培训。这对于创建使用专有信息的复杂应用程序非常有用。例如，开发人员可以构建读取内部文档并将其总结为对话响应的应用程序。通过在提示期间添加新信息，这可以减少模型错误并提高响应准确性。
LangChain降低了AI开发的复杂性，开发者无需编写详细的业务逻辑，而是可以使用LangChain的模板和库快速构建应用程序，节省时间和精力。
LangChain 是开源的，并得到强大开发者社区的支持。这使得组织更容易采用和有效使用 LangChain。
LangChain 如何运作？
LangChain 通过链和链接工作。链是处理用户查询以生成模型输出的操作序列。此序列中的每个步骤称为链接。链接执行各种任务，例如格式化输入、查询 LLM、检索数据和翻译语言。开发人员可以通过连接这些链接来创建产生所需结果的复杂工作流。
例如，一个简单的聊天机器人链可能涉及：
- 检索数据：从数据库获取产品详细信息。
- 查询法学硕士：将数据发送给 LLM 进行处理。
- 格式化输出：为用户组织输出。
- 翻译：将输出转换为用户的语言。
这种模块化方法可帮助开发人员有效地构建和定制应用程序。
LangChain 示例
LangChain 可以与各种 LLM 提供商和数据源集成。它结合了来自以下提供商的 LLM： 拥抱脸 和 OpenAI 数据来自 Google 搜索和维基百科等来源。这些集成使应用程序能够处理用户输入并从最新来源检索准确答案。通过这些集成，它可以用于各个行业：
- 客户服务聊天机器人：开发能够处理复杂查询和交易同时保持对话上下文的聊天机器人。
- 编码助手：创建帮助开发人员提高编码技能和生产力的工具，例如 德文。
- 卫生保健：自动化管理任务并使用诊断工具为医疗专业人员提供支持。
- 市场营销和电子商务：通过了解购买模式并生成产品描述的应用程序增强客户参与度。
总结
LangChain 是一个功能强大的框架，它通过简化特定应用程序的开发来释放 LLM 的潜力。通过提供快速定制、数据集成和工作流自动化的工具，LangChain 使开发人员能够快速构建复杂的 AI 解决方案。
无论是开发聊天机器人、编码助手还是医疗保健应用程序，LangChain 都能提供创建可提供精确和相关响应的尖端 AI 应用程序所需的灵活性和支持。
所有图像均由 埃雷·埃利亚齐克/Bing
