一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序
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一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序
一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序
2024年7月22日修改
作者：Luga Lee | 架构驿站
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - LangChain ，本文将继续聚焦在针对 LangChain 的技术进行剖析，使得大家能够了解 LangChain 实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。
在日新月异的人工智能领域，语言模型已经成为舞台主角，重新定义了人机交互的方式。ChatGPT 的广泛认可以及 Google 等科技巨头纷纷推出类似产品，使语言模型，尤其是 LLM，成为科技界瞩目焦点。
从某种意义上来讲，LLM 代表了人工智能理解、解释和生成人类语言能力的重大飞跃，经过海量文本数据的训练，能够掌握复杂的语言模式和语义细微差别。凭借前所未有的语言处理能力，LLM 可以帮助用户以卓越的准确性和效率生成高质量内容。
而 LangChain 作为一个围绕 LLM 构建的框架，为自然语言处理方面开辟了一个充满可能性的新世界，可以创建各种应用程序，并能够有效解决文本生成、情感分析以及语言翻译等难题，极大地释放了 LLM 的潜力。
什么是 LangChain ？
作为一款开源的 Python 框架，LangChain 旨在促进基于 LLM 的应用程序开发。基于所提供了一套工具、组件和接口等套件，LangChain 简化了以 LLM 为核心的应用程序的构建过程。通过 LangChain，开发人员能够轻松管理与语言模型的交互，无缝连接不同的组件，并集成 API 和数据库等资源。
此外，借助 LangChain 技术，我们能够构建出一系列应用程序，这些应用程序能够生成创新性且与上下文相关的内容。无论是撰写博客文章、产品描述，与聊天机器人对话，还是生成问答（GQA）和摘要等，利用 LLM 的应用程序开发变得更加简便高效。
从另一角度而言，这种基于 LangChain 的技术应用使得开发人员可以利用 LangChain 提供的强大语言模型能力，快速开发出符合用户需求的应用，从而提升用户体验并节约开发时间和成本。
LLM 的局限性与 LangChain 的解决方案
在实际的场景中，LLM 擅长在常规上下文下对提示做出响应，但在未接受过训练的特定领域却会遇到挑战。Prompts 则是人们用来引导 LLM 生成回复的查询。为了让 LLM 在特定领域发挥更佳效果，机器学习工程师需要将其与组织内部数据来源整合，并应用提示工程技术。
LangChain 的出现简化了开发数据响应式应用程序的中间步骤，并提高了 Prompt Engineering 的效率。同时，提供了一套易用、直观的工具和界面，使开发人员能够轻松地将 LLM 与数据源和提示工程技术进行整合。
作为一项重要技术，那么，LangChain 具备哪些核心的优势呢？
1、重新发挥语言模型的作用
借助 LangChain，组织可以将 LLM 的能力重新用于特定领域的应用程序，而无需重新培训或微调。开发团队可以构建引用专有信息的复杂应用程序，从而增强模型的响应能力。举例来说，我们可以利用 LangChain 构建应用程序，从存储的内部文档中检索数据，并将其整合为对话响应。我们还可以创建 RAG ( 检索增强生成 ) 工作流程，在提示期间向语言模型引入新信息。通过实施 RAG 和其他上下文感知工作流程，可以减少模型产生的幻觉，提高响应的准确性。
2、简化人工智能开发
LangChain 通过简化数据源集成的复杂性并快速提炼，简化了 AI 开发过程。开发人员可以自定义序列，快速构建复杂的应用程序。软件团队可以修改 LangChain 提供的模板和库，以减少开发时间，而不必从头编写业务逻辑。
3、开发者支持
LangChain 为 AI 开发者提供了连接语言模型和外部数据源的工具。毕竟，它是开源的，并得到活跃社区的支持。组织可以免费使用 LangChain，并获得其他熟悉该框架的开发人员的支持。
LangChain 的核心组件解析
LangChain 的独特之处之一便是其灵活性和模块化。通过将自然语言处理管道分解为单独的组件，开发人员可以轻松混合和匹配这些构建块，以创建满足其特定需求的自定义工作流程，从而使得 LangChain 成为一个高度适应性的框架，可用于为广泛的用例和行业构建对话式人工智能应用程序。
LangChain 是提供了一组模块，能够构建完整的 LLM（Language Model）应用程序管道，并与各种数据加载器、向量存储和 LLM 提供程序等进行广泛的集成。LangChain的主要核心组件可参考如下图所示：
LangChain 关键组件