LangChain：构建基于大型语言模型的应用程序框架

LangChain是一个专为开发由大型语言模型（LLM）支撑的应用程序而设计的开源框架，它简化了LLM应用的开发、生产和部署全流程。

核心组件与功能

开发：利用LangChain提供的开源构建块和组件，快速启动应用程序开发，包括第三方集成和模板。

生产化：借助LangSmith，实现对LLM链的检查、监控和评估，确保持续优化和自信部署。

部署：使用LangServe工具将LLM链转化为RESTful API，便于服务发布与调用。

LangChain框架构成

langchain-core：基础抽象层及LangChain表达式语言。

langchain-community：第三方集成库，包含合作伙伴包（如langchain-openai、langchain-anthropic）。

langchain：实现应用程序认知架构的链、代理和检索策略模块。

langgraph：通过图形模型构造复杂、有状态的多角色应用程序。

langserve：用于将LLM链部署为REST API的服务。

快速入门

本指南展示了如何：

配置LangChain、LangSmith和LangServe。

运用基本组件，如提示模板、模型和输出解析器。

使用LangChain表达式语言链接组件。

构建简单应用实例。

通过LangSmith追踪应用程序行为。

Jupyter支持

多数教程均基于Jupyter Notebook，便于在交互式环境中学习LLM系统使用。

构建应用实例

单一LLM链：仅依据提示模板内的信息作出回应。

检索链：从数据库获取数据并传递至提示模板。

对话检索链：支持多轮对话，保留历史上下文，提供连贯回答。

代理链：使用LLM判断是否需额外数据回答问题。

大型语言模型

LLM特点概述：

大规模参数量。

无监督预训练。

广泛应用于多种NLP任务。

基于深度学习架构，如Transformer。

出色的泛化能力。

LangChain实践

- 通过链（Chain）结构组织多个NLP任务，简化复杂NLP应用开发。
- 检索链整合信息检索与处理流程，确保LLM应用中输入的准确性与丰富性。
- 对话检索链结合对话历史，实现实时响应和连贯对话。

集成与扩展

示例演示了如何利用LangChain与其他LLM（如MistralAI、Tongyi）和第三方工具（如WebBaseLoader、Tavily搜索引擎）协同工作。
小编建议：LangChain提供了一个强大而灵活的框架，使得开发者能够有效地构建和维护由LLM支持的各种复杂自然语言处理应用程序，同时简化了开发、生产和部署过程。