LangChain 工作原理概述

LangChain 是一个开发环境，它通过抽象方法简化了使用语言模型（LLM）的编程过程。这种抽象允许开发者将复杂流程封装为组件，减少编程复杂性和提升开发效率。

抽象的概念抽象是简化复杂性的一种方式。例如，π 表示圆周率，而恒温器让我们控制温度而无需了解背后的电路。

LangChain 的抽象库LangChain 提供了 Python 和 JavaScript 的抽象库，包含模块化组件，如函数和类，它们是构建生成式 AI 程序的基础。

导入语言模型LangChain 支持几乎所有的 LLM，通过 API 密钥即可轻松导入。它提供了统一的接口来使用各种模型。

开源模型访问- Hugging Face 提供了多种开源模型。- IBM Watsonx 通过与 Hugging Face 的合作，也提供了精选的开源模型。

自定义 LLM通过 CustomLLM 类，LangChain 允许开发者自定义语言模型包装器。

提示模板LangChain 的 PromptTemplate 类简化了提示的编写，支持结构化提示模板的创建和重复使用。

链（Chains）链是 LangChain 工作流程的核心，它将 LLM 与其他组件结合起来，形成应用程序。

LLMChain最基本的链，调用模型和提示模板。

SimpleSequentialChain允许将一个函数的输出作为下一个函数的输入。

索引和文档加载器LangChain 支持多种文档加载器，可以从不同的数据源导入数据。

矢量数据库矢量数据库使用矢量嵌入来表示数据点，LangChain 提供了多种嵌入方法和矢量存储集成。

文本分割器LangChain 的 TextSplitters 将大型文本分割成更小的、语义上有意义的部分。

检索LangChain 提供检索增强生成（RAG），允许模型快速检索和整合相关信息。

内存LangChain 可以通过添加内存实用程序来解决 LLM 缺乏长期记忆的问题。

代理LangChain 代理使用语言模型作为推理引擎，确定采取的行动。

工具LangChain 工具允许代理与现实世界的信息进行交互，扩展服务能力。

示例工具- Wolfram Alpha：提供计算和数据可视化。- Google 搜索：提供实时信息访问。- OpenWeatherMap：获取天气信息。- 维基百科：支持高效访问文章信息。

以上是对 LangChain 工作原理的概述，展示了其如何通过抽象和模块化组件简化 LLM 应用程序的开发。