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标题: 3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程 [打印本页]

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作者: fangshaifu    时间: 昨天 09:18
标题: 3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程
作者：程序员一粟
今天这篇文章就一句话概括，3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程
什么是 LangChain？

LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建如图所示的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。

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LangChain 概述

LangChain 是一个专为构建大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序而设计的框架，其核心目标是简化从开发到生产的整个应用程序生命周期。
主要特点

模块化构建：提供一套模块化的构建块和组件，便于集成到第三方服务中，帮助开发者快速构建应用程序。
生命周期支持：涵盖应用程序的整个生命周期，从开发、生产化到部署，确保每个阶段的顺利进行。
开源与集成：提供开源库和工具，支持与多种第三方服务的集成。
生产化工具：LangSmith 是一个开发平台，用于调试、测试、评估和监控基于 LLM 的应用程序。
部署：LangServe 允许将 LangChain 链作为 REST API 部署，方便应用程序的访问和使用。

理解 Agent 和 Chain

Chain

在 LangChain 中，Chain 是指一系列按顺序执行的任务或操作，这些任务通常涉及与语言模型的交互。Chain 可以看作是处理输入、执行一系列决策和操作，最终产生输出的流程。Chain 的复杂性可以从简单的单一提示（prompt）和语言模型调用，扩展到涉及多个步骤和决策点的复杂流程。
Agent

Agent 是 LangChain 中更为高级和自主的实体，负责管理和执行 Chain。Agent 可以决定何时、如何以及以何种顺序执行 Chain 中的各个步骤。通常，Agent 基于一组规则或策略来模拟决策过程，能够观察执行结果并根据这些结果调整后续行动。Agent 的引入使得 LangChain 能够构建更为复杂和动态的应用程序，如自动化聊天机器人或个性化问答系统。
示例

Agent：基于某模型实现的问答系统可以视为一个 Agent。
Chain：问答系统根据一个 prompt 给出回答的过程可以看作是一个 Chain，实际回答过程通常涉及多个任务（Chain）依次执行。

简单顺序链示例

1. from langchain import Chain, Agent
3. # 定义一个简单的 Chain
4. simple_chain = Chain([
5.     {"task": "获取用户输入"},
6.     {"task": "处理输入"},
7.     {"task": "生成回答"}
8. ])
10. # 定义一个 Agent
11. simple_agent = Agent(chain=simple_chain)
13. # 执行 Agent
14. response = simple_agent.execute()
15. print(response)

复制代码

检索增强生成（RAG）

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种创新架构，巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，以指导大型语言模型生成更为精准的答案。这一方法显著提升了回答的准确性与深度。
LLM 面临的主要问题

信息偏差/幻觉：

LLM 有时会生成与客观事实不符的信息，导致用户接收到不准确的信息。
解决方案：RAG 通过检索数据源辅助模型生成过程，确保输出内容的精确性和可信度，减少信息偏差。

知识更新滞后性：

LLM 基于静态数据集训练，可能导致知识更新滞后，无法及时反映最新信息动态。
解决方案：RAG 通过实时检索最新数据，保持内容的时效性，确保信息的持续更新和准确性。

内容不可追溯：

LLM 生成的内容往往缺乏明确的信息来源，影响内容的可信度。
解决方案：RAG 将生成内容与检索到的原始资料建立链接，增强内容的可追溯性，提升用户对生成内容的信任度。

领域专业知识能力欠缺：

LLM 在处理特定领域的专业知识时，效果可能不理想，影响回答质量。
解决方案：RAG 通过检索特定领域的相关文档，为模型提供丰富的上下文信息，提升专业领域内的问题回答质量和深度。

推理能力限制：

面对复杂问题时，LLM 可能缺乏必要的推理能力，影响问题理解和回答。
解决方案：RAG 结合检索到的信息和模型的生成能力，通过提供额外的背景知识和数据支持，增强模型的推理和理解能力。

应用场景适应性受限：

LLM 需在多样化应用场景中保持高效和准确，但单一模型可能难以全面适应所有场景。
解决方案：RAG 使得 LLM 能够通过检索对应应用场景数据，灵活适应问答系统、推荐系统等多种应用场景。

长文本处理能力较弱：

LLM 在理解和生成长篇内容时受限于有限的上下文窗口，处理速度随着输入长度增加而减慢。
解决方案：RAG 通过检索和整合长文本信息，强化模型对长上下文的理解和生成，有效突破输入长度限制，降低调用成本，提升整体处理效率。

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RAG 的工作流程

RAG 是一个完整的系统，其工作流程可以简单地分为以下四个阶段：

数据处理：

收集和预处理相关数据，以确保信息的质量和可用性。

检索阶段：

从知识库中检索与用户查询相关的信息，确保获取最新和最相关的数据。

增强阶段：

将检索到的信息与用户输入结合，为模型提供丰富的上下文。

生成阶段：

基于增强的信息，使用大型语言模型生成最终的回答或内容。

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