【AI开源项目】LangChain-3分钟让你知道什么是LangChain，以及LangChain的部署配置全流程

作者：XinZong-千鑫
文章目录

什么是 LangChain？LangChain 概述

主要特点

理解 Agent 和 Chain

ChainAgent示例简单顺序链示例

检索增强生成（RAG）

LLM 面临的主要问题RAG 的工作流程

LangChain 核心组件

1. 模型输入/输出（Model I/O）2. 数据连接（Data Connection）3. 链（Chains）4. 记忆（Memory）5. 代理（Agents）6. 回调（Callbacks）

LangChain-CLI

配置步骤（Pirate-Speak 模板案例）

CSV-Agent 模板配置

配置步骤处理反序列化错误解决方案使用应用

LangChain LCEL 概述

什么是 LCEL？LCEL 的设计目标LCEL 的主要特点LCEL 的应用示例实际应用

OpenAI API KEY结论

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。

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.    
6.    "task":"获取用户输入"},{
7.    
8.    "task":"处理输入"},{
9.    
10.    "task":"生成回答"}])# 定义一个 Agent
11. simple_agent = Agent(chain=simple_chain)# 执行 Agent
12. response = simple_agent.execute()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。

原文地址：https://blog.csdn.net/zhouzongxin94/article/details/143294442