Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

langchain是干什么的

Answer

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能：

  1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。
  2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。
  3. 主要特点包括：
    • 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。
    • 提示模板和值：支持创建和管理提示模板。
    • 链：允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。
    • 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。
  4. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能维护状态。
  5. 为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。

此外，LangChain 允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力。它是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景的开发者。LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：LangChain 是什么？

LangChain是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。LangChain提供了一系列工具、组件和接口，使得创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序变得更加容易。该框架的核心概念包括组件（Component）和链（Chain），其中组件是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序，而链则是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。LangChain的主要特点包括：模型抽象：LangChain提供了对大型语言模型（LLM）和聊天模型的抽象，允许开发人员为他们的用例选择合适的模型，并利用提供的组件来构建应用程序。提示模板和值：LangChain支持创建和管理提示模板，这些模板是用于引导语言模型生成特定输出的输入结构。链（Chains）：LangChain允许开发人员定义一系列的处理步骤，这些步骤可以按顺序执行以完成复杂的任务。代理（Agents）：LangChain支持构建代理，这些代理可以使用语言模型来做出决策，并根据用户的输入决定调用哪个工具。LangChain支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，并且可以与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。此外，LangChain还提供了内存功能，帮助维护链或代理调用之间的状态。LangChain旨在为开发人员提供一个强大的工具集，以便他们能够构建适应性强、高效且能够处理复杂用例的高级语言模型应用程序。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

叶清：提示词链的搭建，成为提示词工程师「开源进阶提示词」

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/IC4RfTCLeLDrQ52jxkGDdA作者：叶清提示词也可以是一个复杂的系统性工程，本文介绍了一种自动生成大量内容的方法。由Harrison Chase开发的LangChain，允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力。俗称ReAct，它展示了一种提示词技术，允许模型“推理”（通过思想链）和“行动”（通过能够使用预定义工具集中的工具，例如能够搜索互联网）。下面拿我23年初，我设计的一个简单的提示词链作为示例：目的：用AI批量生成拆书稿（拆书搞就是把一本书分解成为一些小节，一些平台会购买优质的书稿，帮助读者快速阅读）设计思路：十拆法，除了恰好有十个章节的书以外，多的就合并，少的就分解，根据实际情况拆分。程序输出：每次运行可以无需人工干预，自动生成上百篇内容。输入一个简单的书名，输出百篇文章，最大化效率！

RAG 提示工程（三）：迈向工程化应用

到目前为止，我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而，在实际的工作场景中，我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反，我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中，我们会使用工程化框架，为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进，我们将逐步转变思路，不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化，而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法，以确保能够满足实际业务需求，提供真正的价值。下面，我们就介绍几种常用的RAG框架，供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库，允许开发者轻松地集成和操作多种大模型，从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，并且具备良好的可扩展性，以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目，LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新，同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外，LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是一个多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

Others are asking
langchain都包括什么
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下主要内容： 1. 核心概念：包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件或其他链。 2. 主要特点： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并构建应用。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板。 链：允许定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 代理：支持构建代理，使其能使用语言模型做决策并调用工具。 支持多种用例，可与外部数据源交互并提供内存功能。 3. 应用开发组件： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小对象。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象。 聊天模型：基于大模型生成输出消息。 4. 构建 RAG 应用的一般流程：未具体提及。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-10
那个框架特别适用于RAG，比如LlamaIndex、LangChain等
LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型（LLM）应用而设计的开发框架，为开发人员提供了强大且灵活的工具，能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言，它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持，允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务，如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地，它提供了构建文档问答系统的功能，能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案，这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求，提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源，为应用程序提供全面信息。 此外，其设计注重简化开发流程，即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现，无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛，还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址：https://github.com/runllama/llama_index/
2025-01-07
Langchain 是什么？
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它提供了一系列工具、组件和接口，使得创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序变得更加容易。其核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链则是组合的一系列组件（或其他链）以完成特定任务。 主要特点有： 1. 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值：支持创建和管理提示模板。 3. 链：允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 LangChain 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。它为开发人员提供强大工具集，以构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 此外，LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型。它设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，有活跃贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-03
LangChain是什么
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和作用： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 代理：支持构建代理，使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件。 RAG 作为技术，可在 LangChain 框架内实施和利用。 LangChain 允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 通过提供现成的链和提示模板，简化 RAG 应用程序开发过程。 利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需要大量外部信息辅助决策的场景。 通过丰富的 API 和组件库，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2024-12-26
我想要关于 LangChain 的相关知识
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和优势： 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并构建应用。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 支持多种用例，可与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 4. 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许通过模块化组件构建 RAG 应用。 简化开发：通过现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：帮助创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 5. 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，考虑了应用安全性和用户数据隐私保护，多语言支持，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
Langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序，如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时，LangChain 提供以下组件： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为高维向量，用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）
2024-11-21
用AI 可以干什么
以下是 AI 可以做的一些事情： 英语学习： 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 借助自适应学习平台（如 Duolingo），根据个人情况定制学习计划，获取个性化学习内容和练习。 运用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 数学学习： 采用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术获得个性化学习路径和练习题，并得到精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic），借助 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务，促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 写东西： 草拟各种初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等，只需给出提示。 让写作变得更好，将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 帮助完成任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 解锁自己，在面对困难挑战时提供动力。 内容创作： AI“词生卡”技术将文字描述转化为视觉图像，重塑创意产业格局。 古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 的支持下焕发新生，制造新卡，是技术发展的必然产物。 “词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用，解决了人们对 AI 创作输出的需求与大厂创新实用性之间的矛盾。
2024-12-23
prompt能干什么
Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。它通常以问题或指示的形式出现，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续与大模型的对话会按照此设定展开。 Prompt 有多种玩法，例如可以在设定中要求模型按照一定的思路逻辑去回答，像最近比较火的思维链（cot）就是在 prompt 环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器。 简单来说，Prompt 是一套与大模型交互的语言模板，通过它可以输出对大模型响应的指令，指定大模型应做的任务、如何处理任务，并最终获得期望的结果。大模型本质是基于语言的概率模型，若直接询问而不提供 prompt，模型随机给出答案；有了 prompt 则相当于给了模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，模型在限制下得出概率最大的答案。虽然大模型有基础文字能力能理解大部分话，但为提升回答效果，需要通过 prompt 来提高返回的准确性。在大模型时代，人机交互的主要方式可以认为是 prompt，而非过去通过代码的方式。
2024-12-17
Gamma是干什么的
Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入即可生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式（如 GIF 和视频）的嵌入，使演示文稿更生动吸引人。Gamma 提供了多种预设主题和自定义选项，允许用户调整和优化演示文稿。其目标是简化演示文稿的创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 当前市场上好用的 AI PPT 工具还有： 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，用户通过输入简单文本描述生成专业的 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-10-22
心理咨询师可以用AI干什么
心理咨询师可以利用 AI 做以下事情： 1. 借助市场上已有的 AI 心理咨询产品为工作提供支持和参考，例如： Woebot：基于聊天机器人的心理健康平台，通过对话方式帮助用户探索和处理情绪问题，运用认知行为疗法（CBT）原理引导用户自我反思和情绪管理。 Replika：AI 驱动的个人朋友，通过日常对话提供情感支持和心理健康指导。 Talkspace：在线心理咨询平台，提供与专业咨询师的视频、音频或文本会话服务，同时使用 AI 技术匹配用户与合适的咨询师。 Wysa：AI 心理健康应用，提供情绪管理和心理健康支持，结合了 AI 聊天机器人和人类专家的支持。 Moodfit：心理健康和情绪跟踪应用，使用 AI 算法分析用户情绪模式并提供个性化建议和干预措施。 Youper：结合 AI 和虚拟现实（VR）的心理健康平台，通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。 2. 预期会看到更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例，AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师将使个人和职业发展更经济便捷，用户只需打开应用程序就能提问或对话。 3. 像 Woebot 和 Wysa 这样的产品已展示出经过临床验证的效果，并获得 FDA 认证，在治疗产后抑郁症、慢性疼痛和焦虑症等病症方面具有疗效。在成年人心理健康状况不佳且治疗师全国性短缺的情况下，聊天机器人可能是处理非急性病例的可行方案。 需要注意的是，虽然 AI 可以提供初步支持和建议，但对于严重的心理健康问题，仍需寻求专业心理咨询师或医生的帮助。此外，AI 心理咨询产品应作为传统心理咨询的补充，而非替代品。在使用这些工具时，应保持谨慎，并确保其使用符合当地法律和伦理标准。
2024-10-21
小七姐的提示词课程 双证班 是干什么的？
小七姐的提示词课程双证班主要内容如下： 课程形式：以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式，自由学习时间包含 22 节视频课。 课程内容： 提示词基础：包括“Hello，大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力：涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践：包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化：包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新：涵盖“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑：学员有问题随时在学习群提问，老师和助教会详尽答疑。针对复杂问题，小七姐会录制 1 分钟左右的短视频帮助理解。 小七姐是一名优秀的产品经理，也是【🌈通往 AGI 之路】知识库的共建者，发布了很多自己对于 prompt 用法的心得，相关链接如下： B站干货也很多在持续更新，链接为：https://space.bilibili.com/128712813?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 报名方式：（扫码可以查看课程详细内容和介绍），咨询课程助教（请注明来自 waytoAGI）
2024-10-10
如果要学习AI干什么？
学习 AI 具有多方面的意义和用途： 1. 知识拓展： 深入理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 熟悉 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握统计学（如均值、中位数、方差等概念）、线性代数（如向量、矩阵等概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）等数学基础。 2. 技能提升： 学会为类定义属性和方法，并通过对象调用。 掌握类之间的继承关系和多态的实现。 理解并能运用异常处理，使用 try 和 except 语句处理程序错误。 熟练进行文件操作，包括文件读写、文件与路径操作等。 了解监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习等算法和模型。 掌握模型性能评估（如交叉验证、精确度、召回率）和模型调优（如网格搜索）的方法。 熟悉神经网络基础。 3. 应用实践： 可以根据自身兴趣选择特定的 AI 应用领域（如图像、音乐、视频等）进行深入学习和实践。 通过在线教育平台的课程按自己节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手，学习路径如下： 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关资料熟悉术语和基础概念，包括其主要分支及相互联系，浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在特定的学习路径中了解生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台课程自主学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入：根据个人兴趣选择特定领域深入学习。
2024-09-17