100個問題學 langchain 入門 (1/10)

---

---

前言

簡單的 100 個問題入門 langchain

---

問題 1 什么是 langchain，解決什么問題？

• LangChain 是一個開源框架，旨在幫助開發(fā)者構(gòu)建由大型語言模型（LLM）驅(qū)動的應用程序。它提供了一系列工具和接口，簡化了與外部數(shù)據(jù)源和計算資源的集成，使得開發(fā)聊天機器人、文檔問答、內(nèi)容生成等任務更加便捷。通過 LangChain，開發(fā)者可以將 LLM 與數(shù)據(jù)庫、PDF 文件、API 等外部資源相結(jié)合，提升模型的功能和應用范圍。此外，LangChain 還支持提示模板、鏈式調(diào)用、代理等功能，幫助開發(fā)者更高效地進行提示工程和任務管理。總的來說，LangChain 解決了 LLM 應用開發(fā)中的集成復雜性問題，提供了一個模塊化、靈活的開發(fā)環(huán)境，加速了 AI 應用的落地。

問題 2 LangChain 的核心組件有哪些？請列舉并簡要說明每個組件的作用。

• LangChain 是一個用于構(gòu)建由大型語言模型（LLM）驅(qū)動的應用程序的框架，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等，用于加載、處理和存儲外部數(shù)據(jù)，支持檢索增強生成（RAG）應用。

  3. 鏈（Chains）：用于將多個組件組合成一個連貫的應用程序，支持順序鏈、路由鏈等，幫助實現(xiàn)復雜的任務流程。

  4. 記憶（Memory）：允許在對話或任務過程中存儲和檢索信息，增強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 API 請求執(zhí)行操作。

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

  這些核心組件協(xié)同工作，使得開發(fā)者能夠構(gòu)建功能強大且靈活的自然語言處理應用程序。

問題 3 在 LangChain 中，什么是 PromptTemplates？它們的作用是什么？

• 在 LangChain 中，PromptTemplate 是用于生成語言模型提示的預定義模板。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。通過使用 PromptTemplate，開發(fā)者可以輕松地創(chuàng)建和管理復雜的提示，確保在不同場景下生成一致且高質(zhì)量的輸入，從而指導語言模型產(chǎn)生更準確和相關的輸出。

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

  from langchain import PromptTemplatetemplate = "請講一個關于{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：“請講一個關于編程的笑話?！?/p>

問題 4 LangChain 中的 LLMs（大語言模型）如何與鏈條集成？具體有哪些常見的 LLM 提供商可以使用？

• 在 LangChain 中，大型語言模型（LLMs）通過標準化接口與鏈條（Chains）集成。開發(fā)者可以將 LLM 作為鏈條中的一個步驟，結(jié)合提示模板（PromptTemplate）和輸出解析器等組件，構(gòu)建復雜的自然語言處理工作流。這種集成方式簡化了與不同 LLM 提供商的交互，使應用程序更具模塊化和可擴展性。

  常見的 LLM 提供商包括：

  • OpenAI：提供如 GPT-4 等先進的語言模型。

  • Cohere：專注于提供高性能的語言模型 API。

  • Hugging Face：提供多種預訓練模型和 Transformers 庫。

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

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

  LangChain 的設計使得開發(fā)者可以輕松地在不同的 LLM 提供商之間切換，而無需大量修改代碼，從而提高了開發(fā)效率和應用的靈活性。

問題 5 LangChain 中的 Chains 是什么？如何通過組合多個組件創(chuàng)建一個鏈？

• 在 LangChain 中，Chains 是將多個模塊化組件（如提示模板、語言模型、工具等）按特定順序組合起來的結(jié)構(gòu)，用于實現(xiàn)復雜的自然語言處理任務。通過將各組件串聯(lián)，Chains 能夠接收輸入、依次處理，并輸出結(jié)果，簡化復雜應用的實現(xiàn)過程。

  要創(chuàng)建一個鏈，可以按照以下步驟：

  1. 定義組件：確定所需的提示模板、語言模型等，并進行配置。

  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。

  這種模塊化設計提高了應用的可維護性和擴展性，便于開發(fā)者根據(jù)需求調(diào)整或替換各個組件。

問題 6 什么是 Agents，它們在 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)用戶輸入和當前上下文，從其工具箱中選擇最適合的工具來執(zhí)行操作。 它們的主要作用是：

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

  • 動態(tài)任務處理：與預定義的 Chains 不同，Agents 能夠根據(jù)實時輸入動態(tài)決定執(zhí)行步驟，適應更復雜和多變的應用場景。

  Agents 與 Chains 的區(qū)別在于：

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

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

  這種設計使得 Agents 在處理需要動態(tài)決策的復雜任務時，展現(xiàn)出更高的靈活性和適應性。

問題 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)行特定功能的獨立模塊，如計算、搜索或數(shù)據(jù)庫查詢等。它們?yōu)檎Z言模型（LLM）提供了擴展能力，使其能夠完成超出自身范圍的任務。Agents（代理）通過調(diào)用這些工具，根據(jù)用戶輸入動態(tài)決策，選擇最適合的工具來處理任務。這種協(xié)作使得代理能夠靈活地應對復雜問題，提高任務執(zhí)行的準確性和效率。

問題 8 LangChain 中的 Memory 是用來做什么的？有哪些常見的記憶類型可以使用？

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

  常見的記憶類型包括：

  • ConversationBufferMemory：記錄完整的對話歷史，適用于短對話場景。

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

  • ConversationSummaryMemory：通過生成對話摘要，提取關鍵信息，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)化對話系統(tǒng)的性能和用戶體驗。

問題 9 在 LangChain 中，如何使用 Retrievers 來獲取外部數(shù)據(jù)？它們與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢有何不同？

• 在 LangChain 中，Retrievers（檢索器）用于根據(jù)用戶查詢從外部數(shù)據(jù)源獲取相關文檔。它們通過將查詢與文檔進行語義匹配，返回最相關的內(nèi)容，常用于檢索增強生成（RAG）等應用場景。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢不同，Retrievers 更注重語義相似性，而非精確的關鍵詞匹配，因此在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和自然語言查詢時表現(xiàn)更佳。

問題 10 LangChain 中的 Vectorstores 是什么？它們?nèi)绾沃С终Z義搜索和向量檢索？

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

  在實際應用中，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，然后存儲在向量數(shù)據(jù)庫中。當用戶提出查詢時，系統(tǒng)會將查詢轉(zhuǎn)換為向量，并在 Vectorstores 中查找最相似的向量，從而檢索出相關的文本或文檔。這種方法比傳統(tǒng)的關鍵詞搜索更能捕捉語義相似性，提供更準確的檢索結(jié)果。

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