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langchain会被淘汰吗

Answer

LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色，为业余爱好者和初创公司广泛使用，并已开始有构建的应用转入生产。

虽然 LangChain 仍是相对新的项目，一些开发者特别是 LLM 的早期采用者，更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性，但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少，这与传统的 web 应用堆栈情况类似。

同时，高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展，LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。

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References

LLM 应用程序的新兴架构

促进LLM和整合上下文数据的策略正变得越来越复杂，并且作为产品差异化的来源越来越重要。大多数开发人员通过尝试简单的提示来开始新项目，这些提示包括直接说明（零样本提示）或可能的一些示例输出（少样本提示）。这些提示通常会产生良好的结果，但达不到生产部署所需的准确性水平。下一级的提示技巧旨在将模型响应根据一些事实来源，并提供模型未被训练的外部上下文。[《](https://www.promptingguide.ai/techniques)[提示工程指南](https://www.promptingguide.ai/techniques)[》](https://www.promptingguide.ai/techniques)列出了不少于12(!)种更高级的提示策略，包括思维链、自洽性、生成的知识、思维树、方向刺激以及许多其他策略。这些策略也可以一起使用，以支持文档问题回答，聊天机器人等不同的LLM使用案例。这就是LangChain和LlamaIndex等编排框架大放异彩的地方。它们抽象出许多提示链的细节；与外部API的接口（包括确定何时需要API调用）；从向量数据库检索上下文数据；并在多个LLM调用中维持内存。它们还为上述许多常见应用提供了模板。它们的输出是要提交给语言模型的一个提示或一系列提示。这些框架在想要启动应用的业余爱好者和初创公司中被广泛使用，其中LangChain是领导者。LangChain仍然是一个相对新的项目（目前版本为0.0.201），但我们已经开始看到用它构建的应用正在转入生产。一些开发者，特别是LLM的早期采用者，更愿意在生产中切换到原生Python以消除额外的依赖性。但是我们预计，这种自行制作的方法会随着时间的推移，在大多数用例中的使用会减少，这与传统的web应用堆栈有着类似的情况。

LLM 应用程序的新兴架构

此参考架构中缺少的最重要组件是AI代理框架。[AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT)被描述为“使GPT-4完全自主的实验性开源尝试”，是今年春天[历史上增长最快的Github项目](https://twitter.com/OfficialLoganK/status/1647757809654562816)，实际上今天的每个AI项目或初创公司都包含某种形式的代理。与我们交谈的大多数开发人员都对代理的潜力感到非常兴奋。我们在这篇文章中描述的上下文学习模式可有效解决幻觉和数据新鲜度问题，以便更好地支持内容生成任务。另一方面，代理为人工智能应用程序提供了一组全新的功能：解决复杂的问题，解决复杂问题，对外界采取行动，以及在部署后从经验中学习。他们通过高级推理/规划、工具使用、记忆/递归/自我反思的组合来实现这一点。因此，代理有可能成为LLM应用程序架构的核心部分（如果您相信递归自我改进，甚至可以接管整个堆栈）。像LangChain这样的现有框架已经包含了一些代理概念。只有一个问题：代理还没有真正起作用。今天的大多数代理框架都处于概念验证阶段——能够进行令人难以置信的演示，但还不能可靠、可重现地完成任务。我们正在密切关注它们在不久的将来会如何发展。[heading2]展望未来[content]预训练的AI模型代表了自互联网以来软件架构的最重要的变化。他们使得个人开发者能够在几天内构建出令人难以置信的AI应用，这些应用超过了大团队花费几个月时间构建的监督机器学习项目。我们在此处列出的工具和模式可能是集成LLM的起点，而不是终点。我们将在发生重大变化时更新此信息（例如，转向模型训练）并在有意义的地方发布新的参考架构。如果您有任何反馈或建议，请联系我们。

小七姐：精读翻译《提示词设计和工程：入门与高级方法》

高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展，每个工具都旨在简化这些方法的实施并增强其能力。这些资源在将理论方法与实际应用之间的差距弥合方面至关重要，使研究人员和实践者能够更有效地利用提示词工程。Langchain已经成为提示词工程工具包景观中的基石，最初专注于链条，但扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛的功能。它的全面功能套件使其成为开发复杂LLM应用的宝贵资源。由Microsoft提供的Semantic Kernel，提供了一个强大的技能开发和规划工具包，扩展了其实用性，包括链条、索引和内存访问。它支持多种编程语言的多功能性增强了其对广泛用户基础的吸引力。同样来自Microsoft的Guidance库，引入了一种针对提示词工程的现代模板语言，提供了与该领域最新进展对齐的解决方案。它专注于现代技术，使其成为尖端提示词工程应用的首选资源。NVidia的Nemo Guardrails专门设计用于构建Rails，确保LLM在预定义的指导方针内运行，从而增强了LLM输出的安全性和可靠性。LlamaIndex专门从事LLM应用的数据管理，为这些模型所需的数据流入提供必要的工具，简化了数据集成过程。来自Intel的FastRAG扩展了基本的RAG方法，与本文讨论的复杂技术紧密对齐，并为检索增强任务提供了优化解决方案。Auto-GPT专注于设计LLM智能体，通过其用户友好的界面和全面的功能，简化了复杂AI智能体的开发。同样，Microsoft的AutoGen因其在智能体和多智能体系统设计中的能力而受到关注，进一步丰富了提示词工程可用工具的生态系统。这些工具和框架在提示词工程的持续发展中起着重要作用，提供了从基础提示词管理到复杂AI智能体构建的一系列解决方案。随着该领域的不断扩展，新工具的开发和现有工具的增强将仍然是解锁LLM在各种应用中全部潜力的关键。

Others are asking
langchain到底是什么。如何理解。
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。 它具有以下特点和优势： 1. 提供了一系列工具、组件和接口，使利用大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更便捷。 2. 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的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，能为用例选择合适模型，并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 7. 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，并提供内存功能维护状态。 LangChain 还是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松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，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，以适应业务需求变化。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，同时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是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/
2025-03-21
什么是langchain
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。 它具有以下特点和优势： 1. 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。 2. 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）。 3. 具有模型抽象功能，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。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松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，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是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/
2025-03-11
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档，生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。
2025-02-27
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。 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）。 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，且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。 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、准确的应用程序，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。 在开发 LangChain 应用时，构建 RAG 应用的相关组件包括数据加载器、文本分割器、文本嵌入器、向量存储器、检索器、聊天模型等，一般流程如下：（具体流程未给出，如有需要请补充提问）
2025-02-24
详细介绍下langchain
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。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 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的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，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。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 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。 7. 支持多种用例，如特定文档问答、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。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松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，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是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/
2025-02-14
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具，难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色，为多种常见应用提供模板，在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目，且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用，并配备了 RAG 引擎，旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素，如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下，它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
当前DEEPSEEK发展壮大情况下，个人应具备AI方面什么能力避免被时代淘汰，如何提升这些能力，细化具体可执行的步奏
在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。
2025-02-24
普通人如何在AI迅猛发展的浪潮中避免被淘汰
在 AI 迅猛发展的浪潮中，普通人避免被淘汰可以从以下几个方面努力： 1. 积极学习和掌握 AI 相关技能，如 AI 编程。编程门槛因 AI 而降低，未来编程技能可能会像 Office 软件一样普及，成为职场基本素养。能够驾驭 AI 编程工具并用于解决实际问题、创造价值的人更易脱颖而出。 2. 注重培养运用 AI 工具解决问题的能力，而非仅仅依赖工具生成的结果。真正的价值在于借助工具实现创新、提升效率。 3. 关注 AGI 对社会和个人的影响，思考在 AGI 世界中个体如何生存、创造价值，并探索新的分配方式。 4. 以发展的眼光看待 AI 的进步，不能因当前 AI 的不足而忽视其快速发展的趋势。AI 的“效用函数”和计算力在不断提升，可能在 5 年内就使行业发生巨大变化，十几年内可能对人类产生全面替代，因此要积极应对，不能逃避或沾沾自喜。
2025-02-07
就目前市场而言，什么行业不会被淘汰
在当前市场环境下，虽然很难确定哪些行业绝对不会被淘汰，但一些行业相对来说具有较强的稳定性和适应性。例如，医疗保健行业始终是人们生活中不可或缺的一部分，随着人口老龄化和健康意识的提高，对医疗服务的需求将持续增长。教育行业也是如此，人们对知识和技能的追求是永恒的，尤其是在数字化时代，在线教育和远程学习的发展为教育行业带来了新的机遇。此外，科技行业一直是推动经济发展和社会进步的重要力量，虽然技术不断更新换代，但对科技创新的需求始终存在。然而，需要注意的是，市场是动态变化的，即使是看似稳定的行业也可能面临挑战和变革。因此，企业和个人都需要不断学习和适应市场的变化，以保持竞争力。
2024-07-10
程序员会被 AI 淘汰吗
不是所有的程序员的工作都会被替代，但一些简单重复性的编码工作可能会被 AI 自动完成，而复杂的、需要创新和判断的工作仍然需要人类程序员，所以如果程序员想不被淘汰的话，需要不断地更新技能和知识。
2024-04-15