LangChain 是什么
LangChain是一个AI驱动的开源框架,它提供了构建基于大模型的AI应用所需的接口、组件和工具,它可以帮助开发者轻松地与大型语言模型(LLM)集成,实现文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain的出现大大降低了AI应用开发的门槛,使得任何人都可以基于LLM构建自己的创意AI应用程序。
LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段:
LangChain 在 GitHub 上一经发布即获得了大量关注,并迅速转变为一家初创公司。它在种子轮中获得了红杉领投的2000万至2500万美元融资,估值达到2亿美元。LangChain 是开发人员和企业选择构建从原型到生产的 AI 应用程序的平台。
LangChain 框架结构
LangChain 框架由下面几个部分组成:
🗄 LangChain 库
Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成,一个基本的运行时,用于将这些组件组合成链和代理,以及现成的链和代理的实现。
🗄 LangChain 模板
提供各种类别的模板,集成一系列易于部署的参考架构,用于各种任务。
🗄 LangChain 社区
第三方集成,合作伙伴包(例如langchain-openai、langchain-anthropic等)。
🗄 LangGraph
LangGraph通过将步骤建模为图中的边和节点,使用 LLM 构建健壮且有状态的多参与者应用程序。
🗄 LangServe
LangServe是一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。
🗄 LangSmith
LangSmith是一个开发者平台,让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链,并且与 LangChain 无缝集成。
LangChain 功能特性
- 模块化设计:LangChain采用了模块化的设计,可以自由组合不同的模块实现自定义的AI应用。比如可以选择不同的语言模型、提示模板、回调函数等。
- 链式调用:LangChain支持将多个语言模型链式调用,一个模型的输出可以作为另一个模型的输入,实现更复杂的功能。
- 记忆机制:LangChain有记忆机制来存储信息,在不同的提示调用之间共享上下文。
- 流式处理:LangChain支持流式处理,可以实时获取语言模型生成的文本。
- Python友好:LangChain提供了Python式的API,使用装饰器将普通函数转换为调用语言模型的函数。
- 可扩展性:LangChain具有很好的可扩展性,可以轻松集成不同的语言模型、提示模板等。
- 高级功能:LangChain内置了诸如输出解析、可选参数渲染等高级功能来简化开发。
- 开源:LangChain是一个开源项目,社区活跃,便于进行定制化开发。
LangChain 如何使用
- LangChain 官方使用手册:https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/quickstart/
- LangChain Githug项目地址:https://github.com/langchain-ai/langchain
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