一文了解LangChain

什么是LangChain?

LangChain是为我们开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了框架，简单一点说：LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型连接在一起，以及与其他工具和数据源进行集成。

LangChain核心思想：将不同的组件组合或集成在一起，以此创造更高级的大语言模型应用程序。

LangChain为常见应用程序提供端到端链：如聊天机器人、文档分析和代码生成等。LangChain是由Harrison Chase于2022年10月推出的开源软件项目。它已成为LLM开发中最受欢迎的框架之一。LangChain支持Python和JavaScript两种语言，并可以与各种LLM一起使用，如GPT-4、BERT和T5。

LangChain为开发者提供了一系列工具、组件和接口，以便高效地与LLM互动，将不同的功能模块链接起来，并能整合外部API、数据库等资源，扩展了语言模型的应用范围和能力。

LangChain支持应用的整个生命周期：

开发阶段：

LangChain 通过提供一系列开源构建模块和组件，简化应用开发流程。利用这些现成的构建块和第三方集成，开发者可以迅速启动项目，并借助模板快速实现常见应用场景。这样的模块化设计促进了组件复用，加速了即便是初次接触LLM应用开发者的进度。

生产化阶段：

平台与LangSmith工具协同工作，助力应用的生产环境部署与管理。LangSmith让开发者能够检查、监控链路性能，并进行评估，确保了对LLM应用的持续优化与信心满满地部署。它提供了深入洞察模型运行状况的能力，支撑团队依据数据做出决策，不断提升服务品质。

部署阶段：

LangServe 功能则将任何链路转换为API，极大地简化了部署流程。这意味着基于LangChain开发的LLM功能能便捷地以RESTful API形式开放给其他系统或用户，无论是内部还是公开使用，都能无缝融入网页应用、移动应用或其他软件产品中，极大拓展了AI技术的应用范围和影响力。

LangChain框架包含以下核心的开源库，共同支撑起基于大型语言模型应用的开发、部署与优化：

langchain-core

这是LangChain的基础抽象层，定义了一系列基本概念和接口，包括LangChain表达式语言（LCEL）。LCEL使得开发者能够以更自然、灵活的方式与语言模型交互，描述复杂逻辑和请求。

langchain-community

该库集成了第三方服务和工具，扩展了LangChain的功能边界。通过这些集成，开发者能轻松接入各种外部资源和服务，增强应用的能力。

合作伙伴包（如langchain-openai, langchain-anthropic等）

针对特定的大型语言模型服务提供商，LangChain提供了轻量级的独立包。这些包仅依赖于langchain-core，使得开发者可以根据需求灵活选择并集成如OpenAI、Anthropic等不同供应商的模型，而无需引入不必要的依赖。

langchain

此部分集中了构建应用认知架构的关键元素，包括链（Chains）、代理（Agents）和检索策略。这些组件帮助组织和优化语言模型的使用，使应用程序能够执行复杂任务、管理状态和做出决策。

langgraph

langgraph库允许开发者通过图模型来构建健壮、有状态的多角色应用。在这个框架下，应用的每一步操作或处理都被视为图中的节点和边，这有利于管理和扩展应用的复杂逻辑和交互性。

langserve

langserve库使得将LangChain中的链路部署为RESTful API变得简单直接。这一功能对于将AI能力融入现有系统、实现跨平台调用以及构建微服务架构尤为重要。

更广泛的生态系统组件 - LangSmith

LangSmith作为一个开发者平台，与LangChain紧密集成，提供了调试、测试、评估和监控LLM应用的一站式解决方案。它大大简化了开发流程，确保应用在生产环境中的稳定性和效率，同时支持持续优化。

快速入门：

我们使用单机运行的ollama，来进行说明：

1. 下载ollama

 https://ollama.com/download

2. 下载llama3模型

ollama run llama3

3. 使用langchain接入

from langchain_community.llms import Ollama``llm = Ollama(model="llama3")

4. 调用

llm.invoke("how can langsmith help with testing?")

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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