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LangChain在行动：构建端到端的AI解决方案[第一课]

🕗 发布于 2024-09-27 15:33 langchain  人工智能  python  

LangChain 是一个用于构建和扩展 AI 应用程序的框架，它通过将大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具相结合，增强了 AI 的功能和应用范围。
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LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够具有上下文感知能力，并将语言模型连接到上下文来源，如提示指令、少量示例、需要回应的内容等。此外，LangChain 允许应用程序利用语言模型进行推理，根据提供的上下文来回答问题或采取行动。

LangChain增强了AI：
该框架由几个部分组成，包括 LangChain 库、LangChain 模板、LangServe 和 LangSmith。LangChain 库是一个 Python 和 JavaScript 库，包含各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，以及现成的链和代理的实现。LangChain 模板是一系列易于部署的参考架构，适用于各种任务。LangServe 是一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。LangSmith 是一个开发者平台，可以让您调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并与 LangChain 无缝集成。

LangChain 的核心组件包括模型 I/O、检索、代理、链、内存和回调。这些组件共同工作，提供了一个强大的系统，用于处理高级语言任务并在多种环境下进行动态交互。

LangChain 的应用场景非常广泛，包括但不限于个人助手、学习辅助、数据分析和数据科学等。通过 LangChain，开发者可以构建能够理解和生成语言的模型，使用提示模板来引导模型输出，构建索引以非结构化数据的查找和访问，以及创建链和代理来自动完成任务。

LangChain 的应用案例：

  1. 个人助手：LangChain 可以帮助开发个人助理，例如帮助用户预订航班、转账、缴税等日常任务。

  2. 学习辅助：LangChain 可以作为学习辅助工具，通过参考整个课程大纲，帮助用户更快地学习材料。

  3. 数据分析和数据科学：LangChain 可以连接到公司的客户数据或市场数据，促进数据分析的进展，例如使用 BigQuery 和 Langchain 构建数据分析助手。

  4. 文档问答：LangChain 能够使用文档作为上下文信息，基于文档内容进行问答，适用于处理长文本和短文本的问答任务。

  5. 信息抽取：LangChain 可以从文本内容中抽取结构化的内容，适用于处理和分析大量非结构化数据。

  6. 结果评估：LangChain 提供了评估LLM输出结果的工具，帮助分析并评估语言模型输出的好坏。

  7. 数据库问答：LangChain 可以从数据库或类数据库内容中抽取数据信息，适用于构建智能的数据库查询系统。

  8. 代码理解：LangChain 可以分析代码，并从代码中获取逻辑，同时也支持代码相关的问答。

  9. API交互：LangChain 能够理解和调用API，适用于需要与外部服务或数据源进行交互的场景。

  10. 聊天机器人：LangChain 支持构建具备记忆能力的聊天机器人，能够提供更自然、更连贯的对话体验。

  11. 智能体(Agents)：LangChain 允许使用LLMs进行任务分析和决策，并调用工具执行决策，适用于需要自动化执行复杂任务的场景。

  12. Pandas & CSV Agent：LangChain 的 Pandas 和 CSV Agent 可以用来对数据进行操作，例如从CSV文件或Pandas数据帧中加载数据并执行查询。

这些案例展示了LangChain 在不同领域的应用潜力，能够提高效率、促进决策制定，并增强人机交互体验。

此外，LangChain 还提供了 LangChain 表达式语言 (LCEL)，这是一种声明性的组合链的方式，支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链。

** 🛠️ 如何开始使用 LangChain 开发应用**
要开始使用 LangChain 开发应用，你可以遵循以下步骤：

  1. 安装 LangChain：
    首先，你需要安装 LangChain 库。可以通过 pip 命令安装：

    pip install langchain

    如果你需要使用特定的大型语言模型（LLM），可能还需要安装相应的库，例如使用 OpenAI 的话，需要安装 openai 库：

    pip install openai

  2. 设置环境变量：
    对于某些服务，如 OpenAI，你可能需要设置 API 密钥等环境变量。例如：

    import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

  3. 创建 Prompt 模板：
    Prompt 是你发送给 LLM 的输入模板。你可以创建一个简单的问答提示模板：

    from langchain import PromptTemplate
template = "Question: {question}\nAnswer: "
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

  4. 选择或创建模型：
    你可以选择使用现有的语言模型，如 OpenAI 的 GPT-3，或者创建你自己的模型封装器。

  5. 构建 Chains：
    Chain 是 LangChain 中的核心机制，它以特定方式封装各种功能，并通过一系列的组合，自动而灵活地完成任务。

  6. 使用 Agents：
    Agent 是 LangChain 中的另一个核心机制，它可以让 LLM 自主调用外部工具和内部工具。

  7. 部署应用：
    使用 LangServe 将你的 LangChain 应用部署为 REST API。

  8. 监控和测试：
    使用 LangSmith 平台来调试、测试、评估和监控你的 LLM 应用程序。

以上步骤提供了一个高层次的概述，具体的代码实现和应用场景可能会有所不同。你可以根据自己的需求调整这些步骤，并查看 LangChain 的官方文档或社区提供的教程来获取更详细的指导。


原文地址：https://blog.csdn.net/ylong52/article/details/142586837

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