100個(gè)問(wèn)題學(xué) langchain 入門 (1/10)

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前言

簡(jiǎn)單的 100 個(gè)問(wèn)題入門 langchain

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問(wèn)題 1 什么是 langchain，解決什么問(wèn)題？

• LangChain 是一個(gè)開(kāi)源框架，旨在幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建由大型語(yǔ)言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。它提供了一系列工具和接口，簡(jiǎn)化了與外部數(shù)據(jù)源和計(jì)算資源的集成，使得開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人、文檔問(wèn)答、內(nèi)容生成等任務(wù)更加便捷。通過(guò) LangChain，開(kāi)發(fā)者可以將 LLM 與數(shù)據(jù)庫(kù)、PDF 文件、API 等外部資源相結(jié)合，提升模型的功能和應(yīng)用范圍。此外，LangChain 還支持提示模板、鏈?zhǔn)秸{(diào)用、代理等功能，幫助開(kāi)發(fā)者更高效地進(jìn)行提示工程和任務(wù)管理?？偟膩?lái)說(shuō)，LangChain 解決了 LLM 應(yīng)用開(kāi)發(fā)中的集成復(fù)雜性問(wèn)題，提供了一個(gè)模塊化、靈活的開(kāi)發(fā)環(huán)境，加速了 AI 應(yīng)用的落地。

問(wèn)題 2 LangChain 的核心組件有哪些？請(qǐng)列舉并簡(jiǎn)要說(shuō)明每個(gè)組件的作用。

• LangChain 是一個(gè)用于構(gòu)建由大型語(yǔ)言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的框架，其核心組件包括：

  1. 模型輸入輸出（Model I/O）：提供與各種語(yǔ)言模型交互的接口，包括文本生成模型和聊天模型，支持提示模板和輸出解析器，方便格式化輸入和處理輸出。

  2. 數(shù)據(jù)連接（Data Connection）：包含文檔加載器、文檔轉(zhuǎn)換器、文本嵌入模型和向量存儲(chǔ)等，用于加載、處理和存儲(chǔ)外部數(shù)據(jù)，支持檢索增強(qiáng)生成（RAG）應(yīng)用。

  3. 鏈（Chains）：用于將多個(gè)組件組合成一個(gè)連貫的應(yīng)用程序，支持順序鏈、路由鏈等，幫助實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù)流程。

  4. 記憶（Memory）：允許在對(duì)話或任務(wù)過(guò)程中存儲(chǔ)和檢索信息，增強(qiáng)模型的上下文理解能力，提高交互的連貫性和智能性。

  5. 代理（Agents）：使用 LLM 作為核心，自動(dòng)決策并選擇執(zhí)行不同的操作，能夠與外部環(huán)境交互，如通過(guò) API 請(qǐng)求執(zhí)行操作。

  6. 回調(diào)（Callbacks）：提供回調(diào)系統(tǒng)，允許在應(yīng)用程序的各個(gè)階段執(zhí)行自定義操作，適用于日志記錄、監(jiān)控、流式處理等任務(wù)。

  這些核心組件協(xié)同工作，使得開(kāi)發(fā)者能夠構(gòu)建功能強(qiáng)大且靈活的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用程序。

問(wèn)題 3 在 LangChain 中，什么是 PromptTemplates？它們的作用是什么？

• 在 LangChain 中，PromptTemplate 是用于生成語(yǔ)言模型提示的預(yù)定義模板。它接受用戶提供的一組參數(shù)，并將這些參數(shù)填充到模板中，生成特定的提示文本。通過(guò)使用 PromptTemplate，開(kāi)發(fā)者可以輕松地創(chuàng)建和管理復(fù)雜的提示，確保在不同場(chǎng)景下生成一致且高質(zhì)量的輸入，從而指導(dǎo)語(yǔ)言模型產(chǎn)生更準(zhǔn)確和相關(guān)的輸出。

  例如，使用 PromptTemplate 可以創(chuàng)建一個(gè)模板，生成關(guān)于特定主題的笑話：

  from langchain import PromptTemplatetemplate = "請(qǐng)講一個(gè)關(guān)于{topic}的笑話。"
  prompt_template = PromptTemplate.from_template(template)
  prompt = prompt_template.format(topic="編程")
  print(prompt)
  

上述代碼將輸出：“請(qǐng)講一個(gè)關(guān)于編程的笑話。”

問(wèn)題 4 LangChain 中的 LLMs（大語(yǔ)言模型）如何與鏈條集成？具體有哪些常見(jiàn)的 LLM 提供商可以使用？

• 在 LangChain 中，大型語(yǔ)言模型（LLMs）通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口與鏈條（Chains）集成。開(kāi)發(fā)者可以將 LLM 作為鏈條中的一個(gè)步驟，結(jié)合提示模板（PromptTemplate）和輸出解析器等組件，構(gòu)建復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理工作流。這種集成方式簡(jiǎn)化了與不同 LLM 提供商的交互，使應(yīng)用程序更具模塊化和可擴(kuò)展性。

  常見(jiàn)的 LLM 提供商包括：

  • OpenAI：提供如 GPT-4 等先進(jìn)的語(yǔ)言模型。

  • Cohere：專注于提供高性能的語(yǔ)言模型 API。

  • Hugging Face：提供多種預(yù)訓(xùn)練模型和 Transformers 庫(kù)。

  • Google：其 BERT 模型在自然語(yǔ)言理解任務(wù)中表現(xiàn)出色。

  • Anthropic、Mistral 等其他提供商也在不斷涌現(xiàn)。

  LangChain 的設(shè)計(jì)使得開(kāi)發(fā)者可以輕松地在不同的 LLM 提供商之間切換，而無(wú)需大量修改代碼，從而提高了開(kāi)發(fā)效率和應(yīng)用的靈活性。

問(wèn)題 5 LangChain 中的 Chains 是什么？如何通過(guò)組合多個(gè)組件創(chuàng)建一個(gè)鏈？

• 在 LangChain 中，Chains 是將多個(gè)模塊化組件（如提示模板、語(yǔ)言模型、工具等）按特定順序組合起來(lái)的結(jié)構(gòu)，用于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。通過(guò)將各組件串聯(lián)，Chains 能夠接收輸入、依次處理，并輸出結(jié)果，簡(jiǎn)化復(fù)雜應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

  要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)鏈，可以按照以下步驟：

  1. 定義組件：確定所需的提示模板、語(yǔ)言模型等，并進(jìn)行配置。

  2. 組合組件：使用 LangChain 提供的接口，將各組件按所需順序連接，形成一個(gè)完整的處理流程。

  3. 執(zhí)行鏈：將輸入數(shù)據(jù)傳遞給鏈的起始組件，依次處理，最終獲得輸出結(jié)果。

  這種模塊化設(shè)計(jì)提高了應(yīng)用的可維護(hù)性和擴(kuò)展性，便于開(kāi)發(fā)者根據(jù)需求調(diào)整或替換各個(gè)組件。

問(wèn)題 6 什么是 Agents，它們?cè)?LangChain 中的主要作用是什么？與 Chains 有什么區(qū)別？

• 在 LangChain 中，Agents（代理）是智能組件，能夠根據(jù)用戶輸入和當(dāng)前上下文，從其工具箱中選擇最適合的工具來(lái)執(zhí)行操作。 它們的主要作用是：

  • 決策與執(zhí)行：Agents 使用大型語(yǔ)言模型（LLM）作為核心，通過(guò)分析用戶需求，自動(dòng)選擇并調(diào)用適當(dāng)?shù)墓ぞ?#xff0c;如計(jì)算器、搜索引擎或數(shù)據(jù)庫(kù)查詢等，以完成特定任務(wù)。

  • 動(dòng)態(tài)任務(wù)處理：與預(yù)定義的 Chains 不同，Agents 能夠根據(jù)實(shí)時(shí)輸入動(dòng)態(tài)決定執(zhí)行步驟，適應(yīng)更復(fù)雜和多變的應(yīng)用場(chǎng)景。

  Agents 與 Chains 的區(qū)別在于：

  • Chains：由開(kāi)發(fā)者預(yù)先設(shè)定的固定操作序列，按照既定流程處理輸入，適用于流程明確的任務(wù)。

  • Agents：利用 LLM 的推理能力，根據(jù)輸入內(nèi)容實(shí)時(shí)決策，選擇最適合的工具和操作順序，處理更復(fù)雜和不確定性的任務(wù)。

  這種設(shè)計(jì)使得 Agents 在處理需要?jiǎng)討B(tài)決策的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，展現(xiàn)出更高的靈活性和適應(yīng)性。

問(wèn)題 7 在 LangChain 中，什么是 Tools？它們?nèi)绾闻c Agents 一起協(xié)作？

• 在 LangChain 中，Tools（工具）是執(zhí)行特定功能的獨(dú)立模塊，如計(jì)算、搜索或數(shù)據(jù)庫(kù)查詢等。它們?yōu)檎Z(yǔ)言模型（LLM）提供了擴(kuò)展能力，使其能夠完成超出自身范圍的任務(wù)。Agents（代理）通過(guò)調(diào)用這些工具，根據(jù)用戶輸入動(dòng)態(tài)決策，選擇最適合的工具來(lái)處理任務(wù)。這種協(xié)作使得代理能夠靈活地應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題，提高任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性和效率。

問(wèn)題 8 LangChain 中的 Memory 是用來(lái)做什么的？有哪些常見(jiàn)的記憶類型可以使用？

• 在 LangChain 中，Memory（記憶）用于存儲(chǔ)和管理對(duì)話歷史，使模型能夠在交互過(guò)程中保留上下文信息，從而提供更連貫和個(gè)性化的響應(yīng)。

  常見(jiàn)的記憶類型包括：

  • ConversationBufferMemory：記錄完整的對(duì)話歷史，適用于短對(duì)話場(chǎng)景。

  • ConversationBufferWindowMemory：僅保留最近的若干輪對(duì)話，控制記憶容量，防止內(nèi)存溢出。

  • ConversationSummaryMemory：通過(guò)生成對(duì)話摘要，提取關(guān)鍵信息，減少冗余，提高模型效率。

  這些記憶類型可根據(jù)具體需求選擇，以優(yōu)化對(duì)話系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。

問(wèn)題 9 在 LangChain 中，如何使用 Retrievers 來(lái)獲取外部數(shù)據(jù)？它們與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢有何不同？

• 在 LangChain 中，Retrievers（檢索器）用于根據(jù)用戶查詢從外部數(shù)據(jù)源獲取相關(guān)文檔。它們通過(guò)將查詢與文檔進(jìn)行語(yǔ)義匹配，返回最相關(guān)的內(nèi)容，常用于檢索增強(qiáng)生成（RAG）等應(yīng)用場(chǎng)景。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢不同，Retrievers 更注重語(yǔ)義相似性，而非精確的關(guān)鍵詞匹配，因此在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言查詢時(shí)表現(xiàn)更佳。

問(wèn)題 10 LangChain 中的 Vectorstores 是什么？它們?nèi)绾沃С终Z(yǔ)義搜索和向量檢索？

• 在 LangChain 中，Vectorstores（向量存儲(chǔ)）用于存儲(chǔ)文本或文檔的嵌入向量，以支持高效的語(yǔ)義搜索和向量檢索。通過(guò)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量并存儲(chǔ)，Vectorstores 使得在大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中查找與查詢語(yǔ)義相似的內(nèi)容成為可能。這對(duì)于構(gòu)建檢索增強(qiáng)生成（RAG）應(yīng)用至關(guān)重要。

  在實(shí)際應(yīng)用中，Vectorstores 通常與嵌入模型（如 OpenAI 的嵌入模型）結(jié)合使用，將文本轉(zhuǎn)換為向量表示，然后存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)用戶提出查詢時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將查詢轉(zhuǎn)換為向量，并在 Vectorstores 中查找最相似的向量，從而檢索出相關(guān)的文本或文檔。這種方法比傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞搜索更能捕捉語(yǔ)義相似性，提供更準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。

  常用的向量數(shù)據(jù)庫(kù)包括 Chroma、FAISS、Pinecone 等，開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)具體需求選擇合適的解決方案。