博客
关于我
2025版最新LangChain框架快速入门,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
阅读量:801 次
发布时间:2023-01-25

本文共 1877 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

引言

LangChain 是一个强大的框架,专为构建和部署基于语言模型(LLM)的应用而设计。它提供了一整套工具和组件,使得开发者可以高效地创建和优化与语言相关的软件项目。无论是聊天机器人、虚拟助手,还是复杂的问答系统,LangChain 都能为这些场景提供有力的支持。

接下来,我将从以下几个方面详细介绍 LangChain 的功能及其应用场景。

LangChain 的核心功能

LangChain 提供了多个关键模块,使得开发者能够在多种场景下灵活运用 LLM。

  • 模型集成

    LangChain 支持集成 OpenAI、Hugging Face、Cohere 等多家提供商的 LLM。它通过标准接口简化了对不同模型的访问和使用,适合于多种灵活的应用需求。

  • 动态提示词

    提⽰词是 LLM 编程的核心。LangChain 提供了强大的提示词管理工具,允许开发者快速构建复杂的提示词模板,并动态调整输入变量。

  • 数据与信息检索

    通过多种文档加载器(如 PyPDFLoader、CSVLoader 等),LangChain 能够轻松加载和处理不同格式的数据。此外,它还提供了高效的文本检索功能,使得 LLM 能够快速定位关键信息。

  • 智能体与工具

    LangChain 的智能体(Agent)能够基于预定义的工具链或自定义工具完成复杂任务。例如,在回答用户问题时,智能体可以分步骤调用维基百科搜索、数学计算器等工具,确保回答的准确性和完整性。

  • 记忆机制

    ,默认情况下,LangChain 的链和智能体是无状态的,但通过外部记忆模块,开发者可以为链和智能体添加状态,实现长期记忆功能。

  • 嵌入技术

    通过嵌入技术,LangChain 将外部数据和模型的理解能力结合起来,使得 LLM 能够处理更丰富的上下文信息,从而提升回答质量。

  • 安装与使用

    安装 LangChain 只需一行命令:

    pip install langchain

    使用 LangChain 的过程通常包括以下步骤:

  • 初始化模型并加载工具。
  • 定义提⽰词模板。
  • 创建 LLM 链,组合模型和提⽰词。
  • 调用链或智能体进行任务执行。
  • 输出结果并分析返回值。
  • 代码示例

    下面是一个简单的使用示例,展示了如何通过 LangChain 来构建一个问答系统:

    from langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain import PromptTemplate, LLMChainfrom langchain.agents import initialize_agent, AgentType# 初始化 OpenAI 模型llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")# 定义提⽰词模板template = """Question: {question}Let's think step by step.Answer: """input_variable = ["question"]# 创建 PromptTemplateprompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=input_variable)# 创建 LLMChainllm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)# 使⽤问答示例question = """What is the population of Paris?"""response = llm_chain.run(question)print(response)

    Output:

    The current estimated population of Paris, France, is approximately 3,782,181 people as of 2023.

    无状态链与智能体

    默认的无状态链适于执行简单的任务,但在需要记忆和上下文的情况下,智能体和工具链的组合会更加强大。

    结论

    LangChain 使得开发 LLM 应用变得更加简单高效。它提供了灵活的工具链和丰富的模块,从基础的模型集成到复杂的智能体应用,让开发者能够快速构建出多功能的 LLM 应用。通过结合嵌入技术和信息检索模块,LangChain 帮助开发者构建更智能、更有记忆性的应用程序。

    如果你对引用图片或其他资源感兴趣,建议查看 LangChain 的官方文档或相关社区,看看是否有其他有趣的应用案例。

    转载地址:http://uzryk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    mysql client library_MySQL数据库之zabbix3.x安装出现“configure: error: Not found mysqlclient library”的解决办法...
    查看>>
    MySQL Cluster 7.0.36 发布
    查看>>
    Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation多通道无监督图像翻译
    查看>>
    MySQL Cluster与MGR集群实战
    查看>>
    multipart/form-data与application/octet-stream的区别、application/x-www-form-urlencoded
    查看>>
    mysql cmake 报错,MySQL云服务器应用及cmake报错解决办法
    查看>>
    Multiple websites on single instance of IIS
    查看>>
    mysql CONCAT()函数拼接有NULL
    查看>>
    multiprocessing.Manager 嵌套共享对象不适用于队列
    查看>>
    multiprocessing.pool.map 和带有两个参数的函数
    查看>>
    MYSQL CONCAT函数
    查看>>
    multiprocessing.Pool:map_async 和 imap 有什么区别?
    查看>>
    MySQL Connector/Net 句柄泄露
    查看>>
    multiprocessor(中)
    查看>>
    mysql CPU使用率过高的一次处理经历
    查看>>
    Multisim中555定时器使用技巧
    查看>>
    MySQL CRUD 数据表基础操作实战
    查看>>
    multisim变压器反馈式_穿过隔离栅供电:认识隔离式直流/ 直流偏置电源
    查看>>
    mysql csv import meets charset
    查看>>
    multivariate_normal TypeError: ufunc ‘add‘ output (typecode ‘O‘) could not be coerced to provided……
    查看>>