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目前大部分企业都是基于 LangChain 、qwen-Agent、lammaIndex框架进行大模型应用开发。LangChain 提供了 Chain、To…前面简单调用了一下deepseek的方法发现有一些疑问和繁琐的问题需要更多的学习然后比较流行的就是LangChain这个东西了。
目前大部分企业都是基于 LangChain 、qwen-Agent、lammaIndex框架进行大模型应用开发。LangChain 提供了 Chain、Tool 、RAG等架构的实现可以基于 LangChain 进行个性化定制实现从用户输入到数据库再到大模型最后输出的整体架构连接。
所以也跟主流开始了解学习LangChain记录下学习过程。
一、关于LangChain的一些基础了解
1.1 基本介绍
LangChain是一个强大的框架旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。其作者是Harrison Chase哈里森·蔡斯最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家人工智能初创公司。
LangChain提供了一套工具、组件和接口可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互将多个组件链接在一起并集成额外的资源例如 API 和数据库。
LangChain官网https://python.langchain.com/en/latest/
1.2 大模型LLM
大语言模型Large Language Model 通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。 按照输入数据类型的不同大模型的分类
语言大模型NLP是指在自然语言处理Natural Language ProcessingNLP领域中的一类大模型通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如GPT 系列OpenAI、BardGoogle、文心一言百度。视觉大模型CV是指在计算机视觉Computer VisionCV领域中使用的大模型通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练可以实现各种视觉任务如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。例如VIT 系列Google、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN商汤。多模态大模型 是指能够处理多种不同类型数据的大模型例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了 NLP 和 CV 的能力以实现对多模态信息的综合理解和分析从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。例如DingoDB 多模向量数据库九章云极 DataCanvas、DALL-E(OpenAI)、悟空画画华为、midjourney。
按照应用领域的不同大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级
通用大模型 L0是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。它们利用大算力、使用海量的开放数据与具有巨量参数的深度学习算法在大规模无标注数据上进行训练以寻找特征并发现规律进而形成可“举一反三”的强大泛化能力可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务相当于 AI 完成了“通识教育”。行业大模型 L1是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调以提高在该领域的性能和准确度相当于 AI 成为“行业专家”。垂直大模型 L2是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调以提高在该任务上的性能和效果。
1.2 LangChain与大模型LLM的关系
LangChain本身并不开发大模型LLM它是为各种LLMs提供通用的接口降低开发者的学习成本方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。
官方定义LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序
数据感知将语言模型连接到其他数据源自主性允许语言模型与其环境进行交互
LangChain的主要价值在于
组件化为使用语言模型提供抽象层以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的无论您是否使用LangChain框架的其余部分。现成的链结构化的组件集合用于完成特定的高级任务。
1.3 应用场景
LangChain为构建基于大型语言模型的应用提供了一个强大的框架将逐步的运用到各个领域中如智能客服、文本生成、知识图谱构建等。随着更多的工具和资源与LangChain进行集成大语言模型对人的生产力将会有更大的提升。
常用的业务场景 智能客服结合聊天模型、自主智能代理和问答功能开发智能客服系统帮助用户解决问题提高客户满意度。 个性化推荐利用智能代理与文本嵌入模型分析用户的兴趣和行为为用户提供个性化的内容推荐。 知识图谱构建通过结合问答、文本摘要和实体抽取等功能自动从文档中提取知识构建知识图谱。 自动文摘和关键信息提取利用LangChain的文本摘要和抽取功能从大量文本中提取关键信息生成简洁易懂的摘要。 代码审查助手通过代码理解和智能代理功能分析代码质量为开发者提供自动化代码审查建议。 搜索引擎优化结合文本嵌入模型和智能代理分析网页内容与用户查询的相关性提高搜索引擎排名。 数据分析与可视化通过与API交互和查询表格数据功能自动分析数据生成可视化报告帮助用户了解数据中的洞察信息。 智能编程助手结合代码理解和智能代理功能根据用户输入的需求自动生成代码片段提高开发者的工作效率。 在线教育平台利用问答和聊天模型功能为学生提供实时的学术支持帮助他们解决学习中遇到的问题。 自动化测试结合智能代理和代理模拟功能开发自动化测试场景提高软件测试的效率和覆盖率。
二、LangChain工作流程 从上面图看LangChain工作流程可以大致简单分为
本地文档的加载分割向量化存储起来用户提问的问题进行向量化将向量化的问题和向量化后的文档内容进行向量相似度对比。查找出最相似的内容。将结果通过提示工程模版的要求返回给LLM再形成答案返回出去
三、核心组件
要使用 LangChain首先要导入必要的组件和工具例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。
Model I/O管理语言模型Models及其输入Prompts和格式化输出Output Parsersdata connection与特定任务的数据接口管理主要用于建设私域知识库的向量数据存储Vector Stores、内容数据获取Document Loaders和转化Transformers以及向量数据查询Retrieversmemory在一个链的运行之间保持应用状态用于存储和获取 对话历史记录 的功能模块chains构建调用序列用于串联 Memory ↔ Model I/O ↔ Data Connection以实现 串行化 的连续对话、推测流程agents给定高级指令让链选择使用哪些工具基于 Chains 进一步串联工具Tools从而将大语言模型的能力和本地、云服务能力结合callbacks记录并流式传输任何链的中间步骤可连接到 LLM 申请的各个阶段便于进行日志记录、追踪等数据导流
