初识LangChain的快速入门指南

LangChain是一个用于构建和部署基于语言模型的应用程序的框架。以下是其快速入门指南：

• 安装与环境设置from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # 初始化模型 llm = OpenAI(temperature = 0.9) # 定义提示模板 prompt = PromptTemplate(input_variables = ("topic"), template = "用一句话解释什么是{topic}？") # 创建链并运行 chain = LLMChain(llm = llm, prompt = prompt) print(chain.run("量子力学"))- **构建天气查询机器人**：from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature = 0) tools = load_tools(["serpapi"], llm = llm) agent = initialize_agent(tools, llm, agent = "zero - shot - react - description", verbose = True) agent.run("上海今天的天气如何？")
  • 安装LangChain：使用pip install langchain命令即可完成安装，也可通过conda install langchain -c conda -forge安装。
  • 安装模型相关包：若使用OpenAI模型，需执行pip install openai安装OpenAI的Python包。然后获取OpenAI API密钥，可将其设置为环境变量，也可在初始化OpenAI LLM类时通过openai_api_key命名参数传递密钥。
• 核心概念与组件
  • Models（模型）：LangChain提供标准接口，支持集成OpenAI、Hugging Face等提供商的不同类型模型，可通过该模块与各种大语言模型交互。
  • Prompts（提示词）：包含许多用于管理提示词的工具，PromptTemplate可构建模型输入，以可复制的方式生成提示词。
  • Indexes（索引）或Retrieval（检索）模块：能将大语言模型与数据结合使用，常用于处理文档和数据，如加载本地文档并构建向量数据库，实现基于文档的问答系统。
  • Chains（链）：通过Chain接口可创建一个调用序列，将多个模型或提示词组合在一起，用于串联多个步骤形成完整任务流程。
  • Agents（智能体）：智能体可以处理用户输入、做出决策并选择适当工具来完成任务，它以迭代方式工作，可使用如谷歌搜索、维基百科搜索等预定义工具，也可自定义工具。
  • Memory（记忆）：该模块用于在链调用或智能体调用之间维持状态，如使用ConversationBufferMemory记录对话历史，实现多轮对话上下文保持。
• 简单示例
  • 构建简单问答程序：
• 进阶学习资源
  • 可学习Udemy上的《LangChain Masterclass: Build LLM Apps in Python》课程，深入了解LangChain相关知识。
  • 关注LangChain社区工具，如LangSmith可用于调试、测试、评估和监控LLM应用；LangServe可帮助将应用部署为REST API。还可了解与LlamaIndex、AutoGPT等框架结合使用的方法，拓展LangChain的应用场景。