LangChain 框架 v0.2 的基础概念、核心组件及 RAG 实现原理。内容涵盖 LLM 与 Transformer 架构背景，详细解析了文档加载器、向量存储、检索器、代理等关键模块。重点阐述了 v0.2 版本的模块化升级特性，提供了 Python 环境下的安装命令及基础 RAG 代码示例。文章还总结了使用 LangChain 构建应用时的最佳实践，包括模型选择、存储优化及安全性建议，旨在帮助开发者快速掌握框架用法并构建高效的 AI 应用。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。它对于想要构建复杂的基于语言的应用程序而又不必管理直接与语言模型交互的复杂性的开发人员特别有用。它简化了将这些模型集成到应用程序中的过程，使开发人员能够更加专注于应用程序逻辑和用户体验。
'LLM'代表'大型语言模型'，这是一种旨在大规模理解、生成和与人类语言交互的人工智能模型。这些模型在大量文本数据上进行训练，可以执行各种与语言相关的任务。
这些模型最初通过识别和解释单词与更广泛概念之间的关系来建立基础理解。这一初始阶段为进一步的微调奠定了基础。微调过程涉及监督学习，其中使用有针对性的数据和特定反馈对模型进行微调。此步骤可提高模型在各种情况下的准确性和相关性。
训练数据通过一种称为 Transformer 的专门神经网络架构进行处理。这是大型语言模型 (LLM) 开发的关键阶段。
从非常高层次的概述来看，编码器处理输入数据（例如一种语言的句子）并将信息压缩为上下文向量。然后解码器获取此上下文向量并生成输出（例如将句子翻译成另一种语言）。
编码器和解码器具有'自注意力'机制，这使得模型可以对输入数据的不同部分的重要性赋予不同的权重。自注意力机制让模型在处理特定单词或短语时能够关注输入文本的不同部分。对于每个单词，模型会评估句子中所有其他单词与其的相关性，并为这些关系分配权重。这些权重有助于模型更全面地理解句子结构和含义，从而生成更准确、更符合语境的回复或翻译。
这些模型之间的选择涉及性能、成本、易用性和灵活性方面的权衡。开发人员必须决定是选择可能更强大但限制更多的专有模型，还是更灵活但可能不够完善的开源替代方案。
LangChain 有助于访问和合并来自各种来源（例如网站或其他外部存储库）的数据到使用 LLM 的应用程序中。它提供了模块化组件，使得在不同应用环境中集成和管理模型变得更加容易。
RAG 是一种结合了检索系统和生成式模型的技术，旨在提高 LLM 回答的准确性和时效性。
它将文档转换为向量存储。文档中的文本被转换为称为向量的数学表示，向量的表示称为嵌入。当 LangChain 处理文档时，它会为文本内容生成嵌入。从文档创建的嵌入填充了 Vector Store。文档中的每段文本都表示为该存储中的一个向量（嵌入）。因此，Vector Store 成为这些嵌入的存储库，以数学和语义丰富的格式表示原始文档的内容。
当您有'Transformer 是什么？'这样的问题时，大型语言模型 (LLM) 首先会将此问题转换为嵌入。这意味着 LLM 将问题转换为与存储在向量存储中的数据相同的向量格式。此转换可确保问题和存储的信息具有可比的格式。
现在问题已变成向量格式，LLM 可以有效地搜索向量存储。此查询过程的核心是相似性搜索。LLM 评估问题的向量与向量存储中的每个向量的相似程度。
进行相似性搜索后，LLM 会识别向量库中与问题向量最相似的向量。然后，这些向量会被重新翻译成文本形式，从而检索出与问题最相关、最相似的信息。
LangChain v0.2 在架构上进行了重大调整，引入了更模块化的设计。导入方式发生了变化，具体模块可以参考官方 API 文档。
使用前请用以下命令进行安装：
pip install langchain
pip install langchain-core
pip install langchain-text-splitters
pip install langchain-huggingface
pip install langchain_openai==0.1.8
以下是一个基于 v0.2 版本的简单 RAG 实现示例，展示了如何加载文档、分块、生成嵌入并检索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_core.embeddings import Embeddings
from langchain_core.vectorstores import VectorStore
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
# 1. 加载文档
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
documents = loader.load()
# 2. 文本分割
splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
chunks = splitter.split_documents(documents)
# 3. 初始化嵌入模型和向量存储 (此处以 FAISS 为例)
# from langchain_community.vectorstores import FAISS
# vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embedding_model)
# 4. 定义检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 5. 构建 Prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant. Use the following context to answer the question."),
("human", "{context}\n\nQuestion: {question}")
])
# 6. 构建 Chain
chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
# 7. 运行
result = chain.invoke("What is LangChain?")
print(result)
v0.2 版本强调模块化，建议开发者查阅官方迁移文档以了解具体的 API 变更细节。
在使用 LangChain 构建应用时，建议遵循以下最佳实践：
LangChain 的生态系统仍在快速发展，开发者应持续关注官方动态和社区贡献，以保持技术栈的先进性和稳定性。通过合理使用 LangChain 的组件，可以大幅降低构建智能应用的门槛，加速 AI 产品的落地进程。
参考资料：
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