轻松上手LangChain：新手必读的入门指南

再不会python就不礼貌了2024-09-11 13:17

导语

在人工智能领域的不断发展中，语言模型扮演着重要的角色。特别是大型语言模型（LLM），如ChatGPT，已经成为科技领域的热门话题，并受到广泛认可。在这个背景下，LangChain作为一个以LLM模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。

1. LangChain简介

1.1. LangChain发展史

LangChain 的作者是Harrison Chase，最初是于2022年10月开源的一个项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年Harrison Chase 还在哈佛上大学，如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO，这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider独家报道，人工智能初创公司 LangChain在种子轮一周后，再次获得红杉领投的2000万至2500万美元融资，估值达到2亿美元。

1.2. LangChain为什么这么火

LangChain目前是有两个语言版本（python和nodejs）,从下图可以看出来，短短半年的时间该项目的python版本已经获得了54k+的star。nodejs版本也在短短4个月收货了7k+的star，这无疑利好前端同学，不需要会python也能快速上手LLM应用开发。 笔者认为Langchain作为一个大语言模型应用开发框架，解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以GPT模型为例：

  1. 数据滞后，现在训练的数据是到 2021 年9月。
  2. token数量限制，如果让它对一个300页的pdf进行总结，直接使用则无能为力。
  3. 不能进行联网，获取不到最新的内容。
  4. 不能与其他数据源链接。 另外作为一个胶水层框架，极大地提高了开发效率，它的作用可以类比于jquery在前端开发中的角色，使得开发者可以更专注于创新和优化产品功能。

1.3.LLM应用架构

LangChian作为一个大语言模型开发框架，是LLM应用架构的重要一环。那什么是LLM应用架构呢？其实就是指基于语言模型的应用程序设计和开发的架构。 LangChian可以将LLM模型、向量数据库、交互层Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，进而可以自由构建LLM应用。

2. LangChain组件

如上图，LangChain包含六部分组成，分别为：Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。

2.1. Models（模型）

下面我们以具体示例分别阐述下Chat Modals, Embeddings, LLMs。

2.1.1. 聊天模型

LangChain为使用聊天模型提供了一个标准接口。聊天模型是语言模型的一种变体。虽然聊天模型在内部使用语言模型，但它们所提供的接口略有不同。它们不是暴露一个 "输入文本，输出文本" 的API，而是提供了一个以 "聊天消息" 作为输入和输出的接口。 聊天模型的接口是基于消息而不是原始文本。LangChain 目前支持的消息类型有 AIMessage、HumanMessage、SystemMessage 和 ChatMessage，其中 ChatMessage 接受一个任意的角色参数。大多数情况下，您只需要处理 HumanMessage、AIMessage 和 SystemMessage。

# 导入OpenAI的聊天模型，及消息类型
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)

# 初始化聊天对象
chat = ChatOpenAI(openai_api_key="...")

# 向聊天模型发问
chat([HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French: I love programming.")])

OpenAI聊天模式支持多个消息作为输入。这是一个系统和用户消息聊天模式的例子:

messages = [
    SystemMessage(content="You are a helpful assistant that translates English to French."),
    HumanMessage(content="I love programming.")
]
chat(messages)

当然也可以进行批量处理，批量输出。

batch_messages = [
    [
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant that translates English to French."),
        HumanMessage(content="I love programming.")
    ],
    [
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant that translates English to French."),
        HumanMessage(content="I love artificial intelligence.")
    ],
]
result = chat.generate(batch_messages)
result

上面介绍了聊天的角色处理以及如何进行批量处理消息。我们都知道向openAI调用接口都是要花钱的，如果用户问同一个问题，对结果进行了缓存，这样就可以减少接口的调用并且也能加快接口返回的速度。LangChain也很贴心的提供了缓存的功能。并且提供了两种缓存方案，内存缓存方案和数据库缓存方案，当然支持的数据库缓存方案有很多种。

# 导入聊天模型，SQLiteCache模块
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your apikey'
import langchain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.cache import SQLiteCache

# 设置语言模型的缓存数据存储的地址
langchain.llm_cache = SQLiteCache(database_path=".langchain.db")

# 加载 llm 模型
llm = ChatOpenAI()

# 第一次向模型提问
result = llm.predict('tell me a joke')
print(result)

# 第二次向模型提问同样的问题
result2 = llm.predict('tell me a joke')
print(result2)

另外聊天模式也提供了一种流媒体回应。这意味着,而不是等待整个响应返回,你就可以开始处理它尽快。

2.1.2. 嵌入

这个更多的是用于文档、文本或者大量数据的总结、问答场景，一般是和向量库一起使用，实现向量匹配。其实就是把文本等内容转成多维数组，可以后续进行相似性的计算和检索。他相比 fine-tuning 最大的优势就是，不用进行训练，并且可以实时添加新的内容，而不用加一次新的内容就训练一次，并且各方面成本要比 fine-tuning 低很多。 下面以代码展示下embeddings是什么。

# 导入os, 设置环境变量，导入OpenAI的嵌入模型
import os
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your apikey'

# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 把文本通过嵌入模型向量化
res = embeddings.embed_query('hello world')
/*
[
   -0.004845875,   0.004899438,  -0.016358767,  -0.024475135, -0.017341806,
    0.012571548,  -0.019156644,   0.009036391,  -0.010227379, -0.026945334,
    0.022861943,   0.010321903,  -0.023479493, -0.0066544134,  0.007977734,
   0.0026371893,   0.025206111,  -0.012048521,   0.012943339,  0.013094575,
   -0.010580265,  -0.003509951,   0.004070787,   0.008639394, -0.020631202,
  -0.0019203906,   0.012161949,  -0.019194454,   0.030373365, -0.031028723,
   0.0036170771,  -0.007813894, -0.0060778237,  -0.017820721, 0.0048647798,
   -0.015640393,   0.001373733,  -0.015552171,   0.019534737, -0.016169721,
    0.007316074,   0.008273906,   0.011418369,   -0.01390117, -0.033347685,
    0.011248227,  0.0042503807,  -0.012792102, -0.0014595914,  0.028356876,
    0.025407761, 0.00076445413,  -0.016308354,   0.017455231, -0.016396577,
    0.008557475,   -0.03312083,   0.031104341,   0.032389853,  -0.02132437,
    0.003324056,  0.0055610985, -0.0078012915,   0.006090427, 0.0062038545,
  ... 1466 more items
]
*/

下图是LangChain两种语言包支持的embeddings。

2.1.3. 大语言模型

LLMS是LangChain的核心，从官网可以看到LangChain继承了非常多的大语言模型。

2.2. Prompts（提示词）

2.2.1. Prompt Templates

LangChain提供了PromptTemplates，允许你可以根据用户输入动态地更改提示，如果你有编程基础，这应该对你来说很简单。当用户需要输入多个类似的 prompt 时，生成一个 prompt 模板是一个很好的解决方案，可以节省用户的时间和精力。下面是一个示例，将 LLM 作为一个给新开商店命名的顾问，用户只需告诉 LLM 商店的主要特点，它将返回10个新开商店的名字。

from langchain.llms import OpenAI

# 定义生成商店的方法
def generate_store_names(store_features):
    prompt_template = "我正在开一家新的商店，它的主要特点是{}。请帮我想出10个商店的名字。"
    prompt = prompt_template.format(store_features)

    llm = OpenAI()
    response = llm.generate(prompt, max_tokens=10, temperature=0.8)

    store_names = [gen[0].text.strip() for gen in response.generations]
    return store_names

store_features = "时尚、创意、独特"

store_names = generate_store_names(store_features)
print(store_names)

这样，用户只需告诉 LLM 商店的主要特点，就可以获得10个新开商店的名字，而无需重复输入类似的 prompt 内容。另外LangChainHub包含了许多可以通过LangChain直接加载的Prompt Templates。顺便我们也可以通过学习他们的Prompt 设计来给我们以启发。

2.2.2. Few-shot examples

Few-shot examples是一组可用于帮助语言模型生成更好响应的示例。 要生成具有few-shot examples的prompt，可以使用FewShotPromptTemplate。该类接受一个PromptTemplate和一组few-shot examples。然后，它使用这些few-shot examples格式化prompt模板。 我们再看一个例子，需求是根据用户输入，让模型返回对应的反义词，我们要通过示例来告诉模型什么是反义词, 这就是few-shot examples（小样本提示）

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your apikey'
from langchain import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

examples = [
    {"word": "黑", "antonym": "白"},
    {"word": "伤心", "antonym": "开心"},
]

example_template = """
单词: {word}
反义词: {antonym}\\n
"""

# 创建提示词模版
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["word", "antonym"],
    template=example_template,
)

# 创建小样本提示词模版
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="给出每个单词的反义词",
    suffix="单词: {input}\\n反义词:",
    input_variables=["input"],
    example_separator="\\n",
)

# 格式化小样本提示词
prompt_text = few_shot_prompt.format(input="粗")

# 调用OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.9)

print(llm(prompt_text))

2.2.3. Example Selectors

如果你有大量的示例，则可以使用ExampleSelector来选择最有信息量的一些示例，以帮助你生成更可能产生良好响应的提示。接下来，我们将使用LengthBasedExampleSelector，根据输入的长度选择示例。当你担心构造的提示将超过上下文窗口的长度时，此方法非常有用。对于较长的输入，它会选择包含较少示例的提示，而对于较短的输入，它会选择包含更多示例。 另外官方也提供了根据最大边际相关性、文法重叠、语义相似性来选择示例。

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your apikey'
from langchain.prompts import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from langchain.prompts.example_selector import LengthBasedExampleSelector
from langchain.prompts.example_selector import LengthBasedExampleSelector

# These are a lot of examples of a pretend task of creating antonyms.
examples = [
    {"word": "happy", "antonym": "sad"},
    {"word": "tall", "antonym": "short"},
    {"word": "energetic", "antonym": "lethargic"},
    {"word": "sunny", "antonym": "gloomy"},
    {"word": "windy", "antonym": "calm"},
]
# 例子格式化模版
example_formatter_template = """
Word: {word}
Antonym: {antonym}\n
"""
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["word", "antonym"],
    template=example_formatter_template,
)

# 使用 LengthBasedExampleSelector来选择例子
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples, 
    example_prompt=example_prompt, 
    # 最大长度
    max_length=25,
)

# 使用'example_selector'创建小样本提示词模版
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Word: {input}\nAntonym:",
    input_variables=["input"],
    example_separator="\n\n",
)

longString = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"

print(dynamic_prompt.format(input=longString))

2.3. Indexes（索引）

索引是指对文档进行结构化的方法，以便LLM能够更好的与之交互。该组件主要包括：Document Loaders（文档加载器）、Text Splitters（文本拆分器）、VectorStores（向量存储器）以及Retrievers（检索器）。

2.3.1. Document Loaders

指定源进行加载数据的。将特定格式的数据，转换为文本。如CSV、File Directory、HTML、 JSON、Markdown、PDF。另外使用相关接口处理本地知识，或者在线知识。如AirbyteJSON Airtable、Alibaba Cloud MaxCompute、wikipedia、BiliBili、GitHub、GitBook等等。

2.3.2. Text Splitters

由于模型对输入的字符长度有限制，我们在碰到很长的文本时，需要把文本分割成多个小的文本片段。 文本分割最简单的方式是按照字符长度进行分割，但是这会带来很多问题，比如说如果文本是一段代码，一个函数被分割到两段之后就成了没有意义的字符，所以整体的原则是把语义相关的文本片段放在一起。 LangChain中最基本的文本分割器是CharacterTextSplitter ，它按照指定的分隔符（默认"\n\n"）进行分割，并且考虑文本片段的最大长度。我们看个例子：

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 初始字符串
state_of_the_union = "..."

text_splitter = CharacterTextSplitter(        
    separator = "\\n\\n",
    chunk_size = 1000,
    chunk_overlap  = 200,
    length_function = len,
)

texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])

除了CharacterTextSplitter 以外，LangChain还支持多个高级文本分割器，如下：

LatexTextSplitter 沿着Latex标题、标题、枚举等分割文本。
MarkdownTextSplitter 沿着Markdown的标题、代码块或水平规则来分割文本。
NLTKTextSplitter 使用NLTK的分割器
PythonCodeTextSplitter 沿着Python类和方法的定义分割文本。
RecursiveCharacterTextSplitter 用于通用文本的分割器。它以一个字符列表为参数，尽可能地把所有的段落（然后是句子，然后是单词）放在一起
SpacyTextSplitter 使用Spacy的分割器
TokenTextSplitter 根据openAI的token数进行分割

2.3.3. VectorStores

存储提取的文本向量，包括Faiss、Milvus、Pinecone、Chroma等。如下是LangChain集成的向量数据库。

VectorStore 介绍
AnalyticDB 阿里云自主研发的云原生数据仓库
Annoy 一个带有Python bindings的C ++库，用于搜索空间中给定查询点的近邻点。
AtlasDB 一个非结构化数据集平台
Chroma 一个开源嵌入式数据库
Deep Lake 多模向量存储，可以存储嵌入及其元数据，包括文本、jsons、图像、音频、视频等。
DocArrayHnswSearch 一个轻量级的文档索引实现
DocArrayInMemorySearch 一个由Docarray提供的文档索引，将文档存储在内存中
ElasticSearch ElasticSearch
FAISS Facebook AI相似性搜索服务
LanceDB 一个用于向量搜索的开源数据库，它采用持久性存储
Milvus 用于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型产生的大量嵌入向量的数据库
MyScale 一个基于云的数据库，为人工智能应用和解决方案而优化
OpenSearch 一个可扩展的、灵活的、可延伸的开源软件套件，用于搜索、分析和可观察性应用
PGVector 一个用于Postgres的开源向量相似性搜索服务
Pinecone 一个具有广泛功能的向量数据库
Qdrant 一个向量相似性搜索引擎
Redis 基于redis的检索器
SupabaseVectorStore 一个开源的Firebase 替代品，提供一系列后端功能
Tair 一个Key/Value结构数据的解决方案
Weaviate 一个开源的向量搜索引擎
Zilliz 数据处理和分析平台

2.3.4. Retrievers

检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式，LangChain约定检索器组件至少有一个方法get_relevant_texts，这个方法接收查询字符串，返回一组文档。下面是一个简单的列子：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
loader = TextLoader('../state_of_the_union.txt', encoding='utf8')

# 对加载的内容进行索引
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"

# 通过query的方式找到语义检索的结果
index.query(query)

2.4. Chains（链）

链允许我们将多个组件组合在一起以创建一个单一的、连贯的任务。例如，我们可以创建一个链，它接受用户输入，使用 PromptTemplate 对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。另外我们也可以通过将多个链组合在一起，或者将链与其他组件组合来构建更复杂的链。

2.4.1. LLMChain

LLMChain 是一个简单的链，它围绕语言模型添加了一些功能。它在整个LangChain中广泛使用，包括在其他链和代理中。它接受一个提示模板，将其与用户输入进行格式化，并返回 LLM 的响应。

from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain

prompt_template = "What is a good name for a company that makes {product}?"

llm = OpenAI(temperature=0)
llm_chain = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template)
)
llm_chain("colorful socks")

除了所有Chain对象共享的__call__和run方法外，LLMChain还提供了一些调用得方法，如下是不同调用方法的说明.

  • __call__方法返回输入和输出键值。 另外可以通过将return_only_outputs设置为True，可以将其配置为只返回输出键值。

    llm_chain("corny", return_only_outputs=True)

    {'text': 'Why did the tomato turn red? Because it saw the salad dressing!'}

  • run方法返回的是字符串而不是字典。

    llm_chain.run({"adjective": "corny"})

    'Why did the tomato turn red? Because it saw the salad dressing!'

  • apply 方法允许你对一个输入列表进行调用

    input_list = [
    {"product": "socks"},
    {"product": "computer"},
    {"product": "shoes"}
    ]

    llm_chain.apply(input_list)

    [{'text': '\n\nSocktastic!'},
    {'text': '\n\nTechCore Solutions.'},
    {'text': '\n\nFootwear Factory.'}]

  • generate方法类似于 apply方法，但它返回的是 LLMResult 而不是字符串。LLMResult 通常包含有用的生成信息，例如令牌使用情况和完成原因。

    llm_chain.generate(input_list)

    LLMResult(generations=[[Generation(text='\n\nSocktastic!', generation_info={'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None})], [Generation(text='\n\nTechCore Solutions.', generation_info={'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None})], [Generation(text='\n\nFootwear Factory.', generation_info={'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None})]], llm_output={'token_usage': {'prompt_tokens': 36, 'total_tokens': 55, 'completion_tokens': 19}, 'model_name': 'text-davinci-003'})

  • predict 方法类似于 run 方法，不同之处在于输入键被指定为关键字参数，而不是一个 Python 字典。

    Single input example

    llm_chain.predict(product="colorful socks")

2.4.2. SimpleSequentialChain

顺序链的最简单形式，其中每个步骤都有一个单一的输入/输出，并且一个步骤的输出是下一步的输入。 如下就是将两个LLMChain进行组合成顺序链进行调用的案例。

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import SimpleSequentialChain

# 定义第一个chain
llm = OpenAI(temperature=.7)
template = """You are a playwright. Given the title of play, it is your job to write a synopsis for that title.

Title: {title}
Playwright: This is a synopsis for the above play:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

# 定义第二个chain

llm = OpenAI(temperature=.7)
template = """You are a play critic from the New York Times. Given the synopsis of play, it is your job to write a review for that play.

Play Synopsis:
{synopsis}
Review from a New York Times play critic of the above play:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["synopsis"], template=template)
review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

# 通过简单顺序链组合两个LLMChain
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[synopsis_chain, review_chain], verbose=True)

# 执行顺序链
review = overall_chain.run("Tragedy at sunset on the beach")

2.4.3. SequentialChain

相比SimpleSequentialChain只允许有单个输入输出，它是一种更通用的顺序链形式，允许多个输入/输出。 特别重要的是： 我们如何命名输入/输出变量名称。在上面的示例中，我们不必考虑这一点，因为我们只是将一个链的输出直接作为输入传递给下一个链，但在这里我们确实需要担心这一点，因为我们有多个输入。 第一个LLMChain：

# 这是一个 LLMChain，根据戏剧的标题和设定的时代，生成一个简介。
llm = OpenAI(temperature=.7)
template = """You are a playwright. Given the title of play and the era it is set in, it is your job to write a synopsis for that title.
# 这里定义了两个输入变量title和era，并定义一个输出变量：synopsis
Title: {title}
Era: {era}
Playwright: This is a synopsis for the above play:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title", "era"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, output_key="synopsis")

第二个LLMChain：

# 这是一个 LLMChain，根据剧情简介撰写一篇戏剧评论。
llm = OpenAI(temperature=.7)
template = """You are a play critic from the New York Times. Given the synopsis of play, it is your job to write a review for that play.
# 定义了一个输入变量：synopsis，输出变量：review
Play Synopsis:
{synopsis}
Review from a New York Times play critic of the above play:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["synopsis"], template=template)
review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, output_key="review")

执行顺序链

overall_chain({"title":"Tragedy at sunset on the beach", "era": "Victorian England"})

执行结果，可以看到会把每一步的输出都能打印出来。

    > Entering new SequentialChain chain...
    
    > Finished chain.

    {'title': 'Tragedy at sunset on the beach',
     'era': 'Victorian England',
     'synopsis': "xxxxxx",
     'review': "xxxxxxx"}

2.4.4. TransformChain

转换链允许我们创建一个自定义的转换函数来处理输入，将处理后的结果用作下一个链的输入。如下示例我们将创建一个转换函数，它接受超长文本，将文本过滤为仅前 3 段，然后将其传递到 LLMChain 中以总结这些内容。

from langchain.chains import TransformChain, LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 模拟超长文本
with open("../../state_of_the_union.txt") as f:
    state_of_the_union = f.read()

# 定义转换方法，入参和出参都是字典，取前三段
def transform_func(inputs: dict) -> dict:
    text = inputs["text"]
    shortened_text = "\n\n".join(text.split("\n\n")[:3])
    return {"output_text": shortened_text}

# 转换链：输入变量：text，输出变量：output_text
transform_chain = TransformChain(
    input_variables=["text"], output_variables=["output_text"], transform=transform_func
)
# prompt模板描述
template = """Summarize this text:

{output_text}

Summary:"""
# prompt模板
prompt = PromptTemplate(input_variables=["output_text"], template=template)
# llm链
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt)
# 使用顺序链
sequential_chain = SimpleSequentialChain(chains=[transform_chain, llm_chain])
# 开始执行
sequential_chain.run(state_of_the_union)
# 结果
""" 
    ' The speaker addresses the nation, noting that while last year they were kept apart due to COVID-19, this year they are together again. 
    They are reminded that regardless of their political affiliations, they are all Americans.'

"""

2.5. Memory（记忆）

熟悉openai的都知道,openai提供的聊天接口api，本身是不具备"记忆的"能力。如果想要使聊天具有记忆功能，则需要我们自行维护聊天记录，即每次把聊天记录发给gpt。具体过程如下 第一次发送

import openai

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ]
)

第二次发送就要带上我们第一次的记录即

import openai

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello, how can I help you?"},
        {"role": "user", "content": "who is more stylish Pikachu or Neo"},
    ]
)

那如果我们一直聊天下去，发送的内容也越来越多，那很可能就碰到token的限制。聪明的同学会发现，其实我们只保留最近几次的聊天记录就可以了。没错，其实LangChain也是这样实现的，不过LangChain提供了更多的方法。 langchain提供了不同的Memory组件完成内容记忆，如下是目前提供的组件。

2.5.1. ConversationBufferMemory

该组件类似我们上面的描述，只不过它会将聊天内容记录在内存中，而不需要每次再手动拼接聊天记录。

2.5.2. ConversationBufferWindowMemory

相比较第一个记忆组件，该组件增加了一个窗口参数，会保存最近看k论的聊天内容。

2.5.3. ConversationTokenBufferMemory

在内存中保留最近交互的缓冲区，并使用token长度而不是交互次数来确定何时刷新交互。

2.5.4. ConversationSummaryMemory

相比第一个记忆组件，该组件只会存储一个用户和机器人之间的聊天内容的摘要。

2.5.5. ConversationSummaryBufferMemory

结合了上面两个思路，存储一个用户和机器人之间的聊天内容的摘要并使用token长度来确定何时刷新交互。

2.5.6. VectorStoreRetrieverMemory

它是将所有之前的对话通过向量的方式存储到VectorDB（向量数据库）中，在每一轮新的对话中，会根据用户的输入信息，匹配向量数据库中最相似的K组对话。

2.6. Agents（代理）

一些应用程序需要根据用户输入灵活地调用LLM和其他工具的链。代理接口为这样的应用程序提供了灵活性。代理可以访问一套工具，并根据用户输入确定要使用哪些工具。我们可以简单的理解为他可以动态的帮我们选择和调用chain或者已有的工具。代理主要有两种类型Action agents和Plan-and-execute agents。

2.6.1. Action agents

行为代理: 在每个时间步，使用所有先前动作的输出来决定下一个动作。下图展示了行为代理执行的流程。

2.6.2. Plan-and-execute agents

预先决定完整的操作顺序，然后执行所有操作而不更新计划，下面是其流程。

  • 接收用户输入
  • 计划要采取的完整步骤顺序
  • 按顺序执行步骤，将过去步骤的输出作为未来步骤的输入传递

3. LangChain实战

3.1. 完成一次问答

LangChain 加载 OpenAI 的模型，并且完成一次问答。 先设置我们的 openai 的 key，然后，我们进行导入和执行。

# 导入os, 设置环境变量，导入OpenAI模型
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key'
from langchain.llms import OpenAI

# 加载 OpenAI 模型，并指定模型名字
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003",max_tokens=1024)

# 向模型提问
result = llm("怎么评价人工智能")

3.2. 通过谷歌搜索并返回答案

为了实现我们的项目，我们需要使用 Serpapi 提供的 Google 搜索 API 接口。首先，我们需要在 Serpapi 官网上注册一个用户，并复制由 Serpapi 生成的 API 密钥。接下来，我们需要将这个 API 密钥设置为环境变量，就像我们之前设置 OpenAI API 密钥一样。

# 导入os, 设置环境变量
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '你的api key'

然后，开始编写我的代码。

# 导入加载工具、初始化代理、代理类型及OpenAI模型
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI

# 加载 OpenAI 模型
llm = OpenAI(temperature=0)

# 加载 serpapi、语言模型的数学工具
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

# 工具加载后都需要初始化，verbose 参数为 True，会打印全部的执行详情
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# 执行代理
agent.run("今天是几号？历史上的今天发生了什么事情")

可以看到，正确的返回了日期（有时差），并且返回了历史上的今天。并且通过设置verbose这个参数为True,可以看到完整的 chain 执行过程。将我们的问题拆分成了几个步骤，然后一步一步得到最终的答案。

3.3. 对超长文本进行总结

假如我们想要用 openai api 对一个段文本进行总结，我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api 最大的 token 限制就会报错。这时，我们一般会进行对文章进行分段，比如通过 tiktoken 计算并分割，然后将各段发送给 api 进行总结，最后将各段的总结再进行一个全部的总结。 LangChain很好的帮我们处理了这个过程，使得我们编写代码变的非常简单。

# 导入os,设置环境变量。导入文本加载器、总结链、文本分割器及OpenAI模型
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key'
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain import OpenAI

# 获取当前脚本所在的目录
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 构建doc.txt文件的路径
doc_path = os.path.join(base_dir, 'static', 'open.txt')

# 通过文本加载器加载文本
loader = TextLoader(doc_path)

# 将文本转成 Document 对象
document = loader.load()

# 初始化文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size = 800,
    chunk_overlap = 0
)

# 切分文本
split_documents = text_splitter.split_documents(document)

# 加载 llm 模型
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", max_tokens=1500)

# 创建总结链
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)

# 执行总结链
chain.run(split_documents)

这里解释下文本分割器的 chunk_overlap 参数和chain 的 chain_type 参数。 chunk_overlap 是指切割后的每个 document 里包含几个上一个 document 结尾的内容，主要作用是为了增加每个 document 的上下文关联。比如，chunk_overlap=0时， 第一个 document 为 aaaaaa，第二个为 bbbbbb；当 chunk_overlap=2 时，第一个 document 为 aaaaaa，第二个为 aabbbbbb。 chain_type主要控制了将 document 传递给 llm 模型的方式，一共有 4 种方式： stuff: 这种最简单粗暴，会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果document很多的话，势必会报超出最大 token 限制的错，所以总结文本的时候一般不会选中这个。 map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结，最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。 refine: 这种方式会先总结第一个 document，然后在将第一个 document 总结出的内容和第二个 document 一起发给 llm 模型在进行总结，以此类推。这种方式的好处就是在总结后一个 document 的时候，会带着前一个的 document 进行总结，给需要总结的 document 添加了上下文，增加了总结内容的连贯性。 map_rerank: 这种一般不会用在总结的 chain 上，而是会用在问答的 chain 上，他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题，他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数，然后找到分数最高的那个 document ，在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分（问题+document）发送给 llm 模型，最后 llm 模型返回具体答案。

3.4. 构建本地知识库问答机器人

通过这个可以很方便的做一个可以介绍公司业务的机器人，或是介绍一个产品的机器人。这里主要使用了Embedding（相关性）的能力。

导入os,设置环境变量。导入OpenAI嵌入模型、Chroma向量数据库、文本分割器、OpenAI模型、向量数据库数据查询模块及文件夹文档加载器

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key'
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain import OpenAI,VectorDBQA
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader

# 获取当前脚本所在的目录
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 构建doc.txt文件的路径
doc_Directory = os.path.join(base_dir, 'static')

# 加载文件夹中的所有txt类型的文件
loader = DirectoryLoader(doc_Directory, glob='**/*.txt')

# 将数据转成 document 对象，每个文件会作为一个 document
documents = loader.load()

# 初始化加载器
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)

# 切割加载的 document
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 初始化 openai 的 embeddings 对象
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库，用于后续匹配查询
docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)

# 创建问答对象
qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch,return_source_documents=True)

# 进行问答
result = qa({"query": "一年收入是多少？"})

上图中成功的从我们的给到的数据中获取了正确的答案。

3.5. 构建向量索引数据库

🏡 Home | Chroma 我们上个案例里面有一步是将 document 信息转换成向量信息和embeddings的信息并临时存入 Chroma 数据库。 因为是临时存入，所以当我们上面的代码执行完成后，上面的向量化后的数据将会丢失。如果想下次使用，那么就还需要再计算一次embeddings，这肯定不是我们想要的。 LangChain 支持的数据库有很多，这个案例介绍下通过 Chroma 个数据库来讲一下如何做向量数据持久化。 chroma 是个本地的向量数据库，他提供的一个 persist_directory 来设置持久化目录进行持久化。读取时，只需要调取 from_document 方法加载即可。

from langchain.vectorstores import Chroma

# 持久化数据
docsearch = Chroma.from_documents(documents, embeddings, persist_directory="D:/vector_store")
docsearch.persist()

# 从已有文件中加载数据
docsearch = Chroma(persist_directory="D:/vector_store", embedding_function=embeddings)

3.6. 基于LangChain构建的开源应用

4. 总结

随着LangChain不断迭代和优化，它的功能将变得越来越强大，支持的范围也将更广泛。无论是处理复杂的语言模型还是解决各种实际问题，LangChain都将展现出更高的实力和灵活性。然而，我必须承认，我的理解能力和解释能力是有限的，可能会出现错误或者解释不够清晰。因此，恳请读者们谅解。

如何学习大模型 AI ？

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但是具体到个人，只能说是：

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