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博主原文链接:https://www.yourmetaverse.cn/nlp/507/
(封面图由文心一格生成)
LangChain库简介
LangChain是一个强大的框架,专为基于语言模型的应用程序开发而设计。它特别强调上下文感知和推理能力,通过不同的组件、链和集成,为开发者提供极大的灵活性和扩展性。此外,LangChain具备丰富的文档和开发者指南,确保开发者可以高效利用该框架。
LangChain是一个以语言模型为基础的应用程序开发框架。这个框架使得应用程序能够:
- 上下文感知:将语言模型连接到上下文源(如提示指令、少量示例、用于支撑其回应的内容等)。
- 推理:依靠语言模型进行推理(如基于提供的上下文如何回答、采取什么行动等)。
LangChain框架由几部分组成:
- LangChain Libraries:包括Python和JavaScript库。它们包含用于各种组件的接口和集成,一个用于将这些组件组合成链和代理的基本运行时,以及现成的链和代理实现。
- LangChain Templates:一系列易于部署的参考架构,适用于各种任务。
- LangServe:一个库,用于将LangChain链部署为REST API。
- LangSmith :一个开发者平台,允许您在任何LLM框架上调试、测试、评估和监控构建的链,并与LangChain无缝集成。
LangChain的主要价值主张是:
- 组件:用于处理语言模型的组合工具和集成。这些组件是模块化的,易于使用,无论您是否使用LangChain框架的其他部分。
- 现成的链:为完成更高级任务而构建的组件组合。
现成的链使开始使用变得简单,组件使定制现有链和构建新链变得简单。
LangChain还提供了:
- LCEL:一种声明式组合链的方式,旨在支持将原型投入生产,无需代码更改,从最简单的"提示 + LLM"链到最复杂的链。
- 模块:为以下模块提供标准、可扩展的接口和集成:模型I/O(与语言模型的接口)、检索(与特定于应用程序的数据的接口)、代理(让模型根据高级指令选择使用哪些工具)。
- 用例:包括文档问答、聊天机器人、分析结构化数据等多种常见的端到端用例。
- 集成:LangChain是一个丰富的工具生态系统的一部分,这些工具集成了我们的框架并在其基础上构建。
此外,LangChain网站提供全面的API参考文档,以及开发人员指南,包括如何贡献和设置开发环境的指南。
总的来说,LangChain是一个强大的框架,旨在简化与语言模型相关的应用程序的开发和部署过程。
安装LangChain
LangChain的安装过程简便,支持多种安装方式:
-
官方发布版本安装:
- 使用Pip:
pip install langchain
- 使用Conda:
conda install langchain -c conda-forge
这将安装LangChain的基本要求。请注意,为了与各种模型提供商、数据存储等集成,需要单独安装特定集成的依赖项。
- 使用Pip:
-
从源代码安装:
- 克隆仓库,确保目录为
PATH/TO/REPO/langchain/libs/langchain
,然后运行:pip install -e .
。
- 克隆仓库,确保目录为
-
LangChain实验包:
- 对于研究和实验用途,可以安装
langchain-experimental
包:pip install langchain-experimental
。
- 对于研究和实验用途,可以安装
-
LangServe:
- 用于将LangChain可运行文件和链部署为REST API。如果没有使用LangChain CLI,可以单独安装:
pip install "langserve[all]"
(客户端和服务器依赖),或分别安装客户端和服务器代码。
- 用于将LangChain可运行文件和链部署为REST API。如果没有使用LangChain CLI,可以单独安装:
-
LangChain CLI:
- 对于使用LangChain模板和其他LangServe项目非常有用:
pip install langchain-cli
。
- 对于使用LangChain模板和其他LangServe项目非常有用:
-
LangSmith SDK:
- 自动由LangChain安装。如果没有使用LangChain,可以单独安装:
pip install langsmith
。
- 自动由LangChain安装。如果没有使用LangChain,可以单独安装:
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