【GPT入门】langchain第一课 langchain介绍与API初步体验
- 1. langchain介绍
- 定义
- 特点
- 1. 模块化与灵活性
- 2. 链式调用机制
- 3. 数据连接能力
- 4. 记忆管理功能
- 5. 提示工程支持
- 6. 可扩展性
- 2.langchain核心组件架构图
- 3. 最简单的helloworld入门
1. langchain介绍
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的开源框架，它在大语言模型（LLM）应用开发领域发挥着重要作用，以下为你详细介绍它的定义和特点：
定义
LangChain 提供了一套工具、组件和接口，帮助开发者更轻松地将大语言模型集成到各种应用程序中。它允许开发者组合不同的元素，如语言模型、数据存储和外部 API，以创建复杂的、上下文感知的应用程序，支持多种自然语言处理任务。
特点
1. 模块化与灵活性
- 组件化设计：LangChain 采用模块化架构，将不同的功能封装成独立的组件，例如模型调用、数据加载、提示模板、记忆管理等。开发者可以根据需求灵活选择和组合这些组件，构建出满足特定业务场景的应用程序。
- 支持多种模型：该框架支持与多种大语言模型集成，包括 OpenAI 的 GPT 系列、Hugging Face 的各类开源模型等。这使得开发者可以根据项目的需求、成本和性能等因素，自由选择合适的语言模型。
2. 链式调用机制
- 实现复杂任务流程：通过链式调用，开发者能够将多个语言模型的调用步骤组合成一个链条，每个步骤的输出可以作为下一步的输入。这种方式使得开发者可以实现复杂的任务流程，例如先进行文本摘要，再对摘要进行情感分析，最后根据分析结果生成报告。
3. 数据连接能力
- 整合多种数据源：LangChain 支持与各种数据源进行连接，如数据库（SQL、NoSQL）、文件系统（文本文件、PDF、CSV 等）、API 等。这使得开发者可以将外部数据引入到语言模型的处理流程中，让模型能够基于更丰富的信息进行推理和决策。
- 数据处理与转换：框架还提供了数据处理和转换的功能，能够对从数据源获取的数据进行清洗、格式化和转换，以适应语言模型的输入要求。
4. 记忆管理功能
- 保持对话上下文：在对话式应用中，记忆管理是一个关键的功能。LangChain 提供了记忆模块，能够记录对话历史，使模型在交互过程中保持上下文感知，从而实现更连贯、更智能的对话。例如，在聊天机器人应用中，记忆模块可以帮助机器人记住用户之前的问题和回答，以便更好地理解当前的问题并给出准确的回复。
5. 提示工程支持
- 模板化提示设计：提示模板是影响语言模型输出质量的重要因素。LangChain 提供了提示模板功能，允许开发者定义和管理不同类型的提示模板。通过模板化的设计，开发者可以更方便地调整和优化提示，提高模型的输出效果。
6. 可扩展性
- 自定义组件开发：LangChain 具有良好的可扩展性，开发者可以根据自己的需求自定义组件，扩展框架的功能。例如，开发者可以开发自定义的数据加载器、模型包装器或工具链，以满足特定业务场景的需求。
2.langchain核心组件架构图
3. 最简单的helloworld入门
四行代码调用大模型，
连导入包，查找API_KEY都省略了。
from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI()
response = llm.invoke("你是谁")
print(response.content)
