快速入门指南 – LangChain中文网
langchain源码剖析系列课程
九天玩转Langchain！

1. LangChain是什么

LangChain是一个基于LLM开发应用程序的框架，把调用LLM的过程组成一条链的形式，具体要执行哪些函数是由LLM的推理结果决定的。（区别于传统程序是写死的）同时LangChain也是一个丰富的工具生态系统的一部分，我们可以在此框架集成并在其之上构建自己的Agent。

LangChain的模块组成：Model I/O（与语言模型进行接口）、Retriever（与特定于应用程序的数据进行接口）、Memory（在Pipeline运行期间保持记忆状态）、Chain（构建调用序列链条）、Agent（让管道根据高级指令选择使用哪些工具）、Callback（记录和流式传输任何管道的中间步骤）

快速安装：

pip install langchain

2. LangChain Expression Language (LCEL)

LangChain应用程序的核心构建模块是LLMChain。它结合了三个方面:

• LLM: 语言模型是核心推理引擎。要使用LangChain，您需要了解不同类型的语言模型以及如何使用它们。
• Prompt Templates: 提供语言模型的指令。这控制了语言模型的输出，因此了解如何构建提示和不同的提示策略至关重要。
• Output Parsers: 将LLM的原始响应转换为更易处理的格式，使得在下游使用输出变得容易。

每个Langchain组件都是LCEL对象，我们可以使用LangChain 表达式语句（LCEL）轻松的将各个组件链接在一起，如下实现prompt + model + output parser的chain = prompt | llm | output_parser，其中| 符号可以实现将数据从一个组件提供的输出，输入到下一个组件中：

from langchain_community.llms import vllm   # this LLM class can be everyone
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserprompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You are world class technical documentation writer."),("user", "{input}")
])llm = vllm.VLLM(model="/data1/huggingface/LLM/Mistral-7B-Instruct-v0.2")output_parser = StrOutputParser()chain = prompt | llm | output_parserprint(chain.invoke({"input": "how can langsmith help with testing?"}))

接下来仔细看一些下着三个组件：

prompt是一个 BasePromptTemplate，这意味着它接受模板变量的字典并生成 PromptValue。PromptValue是完整提示的包装器，可以传递给 LLM （将字符串作为输入）或ChatModel（将一系列消息作为输入）。它可以与任何一种语言模型类型一起使用，因为它定义了生成BaseMessages 和生成字符串的逻辑。

prompt_value = prompt.invoke({"input": "how can langsmith help with testing?"})

打印出来可以看到，prompt_value 是一个ChatPromptValue对象，里面的message是一个list，包含不同角色message的对话信息。

ChatPromptValue(messages=[SystemMessage(content='You are world class technical documentation writer.'), HumanMessage(content='how can langsmith help with testing?')])

如果model为 ChatModel，这意味着它将输出 a BaseMessage。而如果我们的model是 LLM，它将输出一个字符串。

最后，我们将model输出传递给output_parser，这意味着 BaseOutputParser它需要字符串或 BaseMessage 作为输入。StrOutputParser是将任何输入转换为字符串。

LCEL 可以轻松地从基本组件构建复杂的链条。它通过提供以下功能来实现此目的： 每个 LCEL 对象都实现该Runnable接口，该接口定义了一组通用的调用方法（invoke、batch、stream、ainvoke、 …）。这使得 LCEL 对象链也可以自动支持这些调用，大大简化了调用方式。也就是说，每个 LCEL 对象的chain 本身就是一个 LCEL 对象。

而且每个组件都内置了与 LangSmith 的集成。如果我们设置以下两个环境变量，所有链跟踪都会记录到 LangSmith。

import os
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "..."
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"

Runnable 接口

标准接口包括：
stream：流回响应块（流式调用）
invoke：在输入上调用链（单次调用）
batch：在输入列表上调用链（批调用）
这些也有相应的异步方法：
astream：异步流回响应块
ainvoke：在输入异步上调用链
abatch：在输入列表上调用异步链
astream_log：除了最终响应之外，还实时流回发生的中间步骤
astream_events：链中发生的betalangchain-core流事件（ 0.1.14 中引入）

各种组件的输入输出格式：

3. Model I/O

首先我们从最基本面的部分讲起，Model I/O 指的是和LLM直接进行交互的过程。

在langchain的Model I/O这一流程中，LangChain抽象的组件主要有三个：

• Language models: 语言模型是核心推理引擎。要使用LangChain，您需要了解不同类型的语言模型以及如何使用它们。
• Prompt Templates: 提供语言模型的指令。这控制了语言模型的输出，因此了解如何构建提示和不同的提示策略至关重要。
• Output Parsers: 将LLM的原始响应转换为更易处理的格式，使得在下游使用输出变得容易。

下面我们展开介绍一下.

3.1 Prompt Templates

Prompt指用户的一系列指令和输入，是决定Language Model输出内容的唯一输入，主要用于帮助模型理解上下文，并生成相关和连贯的输出，如回答问题、拓写句子和总结问题。在LangChain中的相关组件主要有Prompt Template和Example selectors，以及后面会提到的辅助/补充Prompt的一些其它组件

• Prompt Template: 预定义的一系列指令和输入参数的prompt模版(默认使用str.fromat格式化)，支持更加灵活的输入，如支持output instruction(输出格式指令), partial input(提前指定部分输入参数), examples(输入输出示例)等；LangChain提供了大量方法来创建Prompt Template，有了这一层组件就可以在不同Language Model和不同Chain下大量复用Prompt Template了，Prompt Template中也会有下面将提到的Example selectors, Output Parser的参与
• Example selectors: 在很多场景下，单纯的instruction + input的prompt不足以让LLM完成高质量的推理回答，这时候我们就还需要为prompt补充一些针对具体问题的示例（in-context learning），LangChain将这一功能抽象为了Example selectors这一组件，我们可以基于关键字，相似度(通常使用MMR/cosine similarity/ngram来计算相似度, 在后面的向量数据库章节中会提到)。为了让最终的prompt不超过Language Model的token上限（各个模型的token上限见下表），LangChain还提供了LengthBasedExampleSelector，根据长度来限制example数量，对于较长的输入，它会选择包含较