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

langchain 大白话解释一下给我听

Answer

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程，提供了一系列工具、组件和接口，让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。

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，链则是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。

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，方便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，引导语言模型生成特定输出。
  3. 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。
  4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。

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，能与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。它旨在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。

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！

从零开始，用GPT打造个人知识库

当然可以参考OpenAI Reference调用原生的embeddings API。为了方便的集成使用大语言模型(LLM)，开源社区提供了LangChain Python库，提供LLMs之间通用接口，封装了一些数据操作，比如数据加载，访问向量数据库等。LangChain的核心思想是我们可以“链接”不同的组件，以创建更高级别的LLM用例。其应用场景包括但不限于聊天机器人、生成式问答、摘要等。参考https://langchain.readthedocs.io/en/latest/index.html它包含prompts管理，index管理，文档加载器，调用链等模块。该Python库于2022年10月创建，发展很快，本月LangChain获得了Benchmark Capital 1000万刀的投资。近一个月更新更多，基于GPT API的狂热开发热情让它收到众多Issues，新功能也层出不穷。比如最近新加了UnstructuredMarkdownLoader可以方便的加载Markdown文档，常见的PDF,csv,HTML,Directory等更不在话下。具体使用可关注油管博主@DataIndependent，讲得浅显，入门友好。比如这集讲解了ChatPDF基本工作原理，Question A 300 Page Book(w/OpenAI+Pinecone)LangChain连接大语言模型和外部数据：原Jupytor nb不好用，这里提供一个调整后的Jupyter notebook.其中会用到pinepone向量数据库。

Others are asking
langchain的提示词工程
LangChain 是一个在提示词工程领域具有重要地位的开源框架。 它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，展示了一种提示词技术，允许模型“推理”和“行动”。 高级提示词工程技术的发展促使一系列工具和框架兴起，LangChain 已成为提示词工程工具包中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览等更广泛的功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。 在实际的工作场景中，LangChain 是常用的 RAG 框架之一。它是为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其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，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/
2025-01-25
langchain开发手册
LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：能从数据源加载数据并转为文档对象，文档包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据如标题、作者、日期等）。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：将文档分割成多个小文档，方便后续检索和生成，因大模型输入窗口有限，短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：将文本转为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器（VectorStore）：存储和查询嵌入，常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：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，利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：基于大模型如 GPT3 实现文本生成，根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程： 1. 加载数据：根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档：根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入：选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型：根据性能和成本选择，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-23
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
我在一周前的文章[1]里说对 DeepSeek-R1 只需要说大白话，但在三天前的文章[2]里又用了看起来还挺复杂的结构化提示词。有伙伴问我到底咋回事。这就来解释下喽。
以下是关于 DeepSeekR1 提示词的相关信息： 历史更新： 字节跳动推出新技术 OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动视频。 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其优化算法架构提升算力利用效率，AI 基础大模型参数量迎来拐点，2025 年是算法变革元年，其训练过程聚焦强化学习提升推理能力。 提示词方法论： 核心原理认知：包括多模态理解、动态上下文、任务适应性等 AI 特性定位，以及采用意图识别+内容生成双通道处理等系统响应机制。 基础指令框架：包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧：如思维链引导、知识库调用、多模态输出。 高级调试策略：包括模糊指令优化、迭代优化法。 行业应用案例：涵盖技术开发场景、商业分析场景。 异常处理方案：如处理信息幻觉、格式偏离、深度不足等情况。 效能监测指标：包括首次响应准确率、多轮对话效率、复杂任务分解等。 在 R1 时代，使用 AI 提示词关键在于提供足够背景信息，简单大白话有效但信息量不足难达理想结果，示例和框架可助理清思路，最终影响在于思考和表达，利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考以激发更高创意和效果。
2025-02-07
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如，在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时，会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力，像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面，如 Video LDM 模型，先训练图像生成器，再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说，时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
解释一下RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
解释一下RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
请解释一下AI智能体的概念及功能
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解，参照移动互联网，它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，而面向用户提供服务的产品形式就是智能体，所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端，比如社交方向，用户注册后先创建自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，聊到一起后真人再介入，这是一种有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会，类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力，能帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，结合自身业务场景和需求，定制出适合自己的智能体来解决问题。 例如，扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-12-17
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI ，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
帮我解释一下transformer
Transformer 的工作流程如下： 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码（Positional Encodings）：由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构，如递归或卷积，所以给每个词位置加上位置编码，让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，一是多头注意力机制（MultiHead Attention），用于捕捉单词间的依赖关系；二是前馈神经网络（FeedForward NN），对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布，例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上，Transformer 无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数（千亿级别）的回归方程，其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系，实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC；AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异，Alpha Go 是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数，有推理能力，但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-10-12