LLM 大模型技术实战：入门大模型开发框架 LangChain
前言
近年来，人工智能应用层出不穷。许多 AI 工具（如 ChatPDF）能够帮助用户快速从文档中提取信息，无需人工翻阅。这些应用的背后，往往使用了一个名为 LangChain 的开源框架。
01 LangChain 简介
LangChain 是专为 LLM（Large Language Model）应用开发设计的框架，旨在简化开发难度。它将 LLM 的各个组件进行封装和链接，提供统一的开发环境。类似于 Java 中的 Spring 框架，LangChain 为开发者提供了丰富的工具和库，帮助快速构建功能强大的 LLM 应用。
核心特点
- 模块化设计：将 LLM 应用组件拆分为独立模块，便于开发和维护。
- 易用性强：提供丰富的 API 和文档，包含详细教程和示例代码。
- 高性能：底层经过优化，保证应用性能，让开发者专注于业务逻辑。
02 LangChain 工作原理
简单来说，LangChain 通过组合大量数据，使 LLM 能以较低计算成本引用信息。其核心原理是将大文档（如 PDF）分块，嵌入到向量存储（Vector Store）中。
当用户输入提示时，LangChain 在向量存储中检索相关信息，将其与提示结合喂给 LLM，生成答案。这相当于为文档服务的小型搜索引擎。
此外，LangChain 支持创建可执行动作的应用程序（Agent），例如上网、发邮件或调用其他 API。
03 LangChain 框架架构
LangChain 由前 Robust Intelligence 机器学习工程师 Chase Harrison 于 2022 年 10 月推出。它是一个封装了大量 LLM 应用开发逻辑和工具集成的开源 Python 库。
核心组件
-
Model（模型） 主要包含大语言模型（LLM）。LangChain 提供接口将 LLM 能力集成到应用中，支持异步并发调用，并允许编写自定义 LLM 包装器。
-
Prompt（提示） 向 LLM 提供的输入。LangChain 提供完备的 Prompt 管理功能，包括
PromptTemplate（提示模板），支持定义输入输出格式及输出解析器。 -
Chain（链） 将各种组件合并成统一应用程序的方式。支持多种基础链式结构，如
SimpleSequentialChain（简单序列链）、API Chain等。可将多个 Chain 与其他组件集成生成复杂结构。 -
Agent（代理） 将 LLM 作为推理引擎。Agent 可根据文本或信息源回答问题、推理内容或决定下一步操作。它可以访问多种工具（如搜索引擎、数据库），根据用户输入决定是否调用工具，直到完成任务。
-
Memory（记忆） 解决 LLM 无法记住历史对话的问题。LangChain 提供多种记忆形式，如存储完整记忆、保留最近几轮对话、限制 Token 数，或将历史存储在向量数据库中。
与 ChatGPT Plugin 的关系
LangChain 与 ChatGPT Plugin 并非竞争关系。LangChain 在插件推出后迅速更新支持。在复杂的 B2B 应用场景中，LangChain 在底层大模型和上层应用之间提供业务逻辑抽象，满足复杂业务快速部署需求。
04 LangChain 应用实战
1. AI 应用开发步骤
- 环境搭建：安装 Python、PyTorch 等依赖库，配置 LangChain 框架。
- 模型选择：根据场景选择 LLM（如 GPT-3.5, GPT-4, BERT 等）。
- 模型调优：调整参数和策略，优化模型表现。
- 应用开发：利用 LangChain API 实现具体功能。
