LangChain入门教程

LangChain 入门学习教程

什么是 LangChain?

想象一下，你有一个超级智能的机器人助手，它可以回答各种问题、翻译文本、甚至创作诗歌。但是，要让这个机器人真正发挥作用，你需要一个强大的框架来管理和协调它的能力。这就是 LangChain 的诞生背景！

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。简单来说，它就像是给你的超智能机器人提供了一个"大脑"，让你能够轻松地调用和组合不同的语言处理功能。

LangChain 的设计思路

模块化

模块化 是 LangChain 的核心设计理念之一。你可以把与大型语言模型交互的过程分解成一个个独立的小模块。每个模块负责特定的任务，比如文本生成、翻译、情感分析等。这样一来，整个系统就像乐高积木一样，你可以根据需要随意组合这些模块，构建出复杂的应用程序。

举个例子，假设你想做一个自动回复邮件的系统。你可以使用以下几个模块：

邮件接收模块：监听邮箱中的新邮件。
内容解析模块：提取邮件的关键信息。
意图识别模块：判断邮件的主要目的是什么（比如询问产品信息还是投诉）。
回复生成模块：根据意图生成合适的回复。
邮件发送模块：将生成的回复发回给发件人。

通过把这些模块串联起来，你就有了一个完整的自动回复系统。而且，如果未来你想增加一些新的功能，比如支持多语言翻译，只需要添加相应的模块即可。

抽象化

抽象化 是指 LangChain 对复杂的 LLM 交互过程进行了封装和隐藏。开发者不需要关心底层实现细节，只需要通过简单的接口调用这些功能模块。这大大降低了开发难度，提高了开发效率。

打个比方，假设你要做一道复杂的菜------宫保鸡丁。如果你从头开始准备食材、洗切、炒制每一步，可能会非常繁琐。但如果你有一套现成的食谱和工具，只需按照步骤操作，就能做出美味的宫保鸡丁。LangChain 就像是那个食谱和工具集，帮你简化了复杂的烹饪过程。

LangChain 解决的问题

如何格式化输出？

在与 LLM 进行交互时，输出结果往往需要进行格式化以便更好地展示给用户。有时候，LLM 返回的结果可能是纯文本，而我们需要将其转换为 HTML、Markdown 或其他格式。LangChain 提供了丰富的工具和方法来处理输出格式化问题，确保最终的输出符合预期。

举个例子，假设你正在开发一个聊天机器人，用户输入一个问题后，机器人返回的答案需要以对话框的形式显示在网页上。你可以使用 LangChain 的格式化工具，将纯文本答案转换为 HTML 格式的对话框。

如何输入很长的文本？

处理长文本是一个常见的挑战，因为大多数 LLM 对单次输入的长度有限制。如果你需要处理一段很长的文档或文章，LangChain 提供了解决方案，允许你分段处理长文本，并将其整合为完整的输出。

想象一下，你正在写一篇关于机器学习的文章，长达几千字。如果你想让 LLM 帮助你总结这篇文章，直接一次性输入这么长的文本可能会导致截断或其他问题。LangChain 可以将文章分成多个小段落，逐段处理后再合并结果，从而避免这些问题。

如何多次进行 API 的调用？

在实际应用中，可能需要多次调用 LLM 或其他 API 来完成任务。LangChain 支持链式调用，可以方便地管理多个 API 请求，并协调它们之间的关系。

举个例子，假设你在开发一个旅游推荐系统。用户输入目的地后，系统需要依次执行以下操作：

获取该目的地的天气预报。
查询当地的热门景点。
根据用户的兴趣偏好筛选景点。
生成详细的旅行计划。

LangChain 可以帮助你将这些步骤串联起来，确保每个请求按顺序执行，并且前一个请求的结果可以作为下一个请求的输入。

如何让 API 能够调用外部的服务？

有时候，LLM 需要与其他外部服务（如数据库、第三方 API 等）进行交互。LangChain 提供了接口和工具，使得 API 能够轻松调用外部服务，获取所需的数据并进行处理。

例如，假设你正在开发一个电影推荐系统。当用户搜索某个演员的名字时，系统需要从 IMDb 数据库中获取该演员参演的所有电影列表。LangChain 可以帮助你定义如何调用 IMDb API，并将返回的数据传递给 LLM 进行进一步处理。

如何进行标准化的开发？

为了提高开发效率和代码质量，LangChain 推崇标准化的开发模式。它提供了一系列最佳实践和规范，帮助开发者编写高质量的代码，并确保项目的可维护性。

想象一下，你和几个朋友一起开发一个项目。每个人都有自己的编码风格和习惯，最后可能导致代码难以理解和维护。LangChain 提供了一套统一的标准和工具，让大家遵循相同的规则和流程，从而提高团队协作效率。

快速上手 LangChain

接下来，我们将通过一个简单的示例来快速上手 LangChain。

安装 LangChain

首先，你需要安装 LangChain。你可以使用 npm 或 yarn 来安装：

sh 复制代码

npm install langchain

或者

sh 复制代码

yarn add langchain

创建第一个 LangChain 应用

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 LangChain 创建一个基本的应用程序。我们将创建一个翻译应用程序，可以把英文文本翻译成法文。

步骤 1: 初始化项目

首先，创建一个新的项目目录并初始化 npm 项目：

sh 复制代码

mkdir my-langchain-app
cd my-langchain-app
npm init -y

步骤 2: 安装必要的依赖

安装 LangChain 和 OpenAI 的 SDK：

sh 复制代码

npm install langchain openai

步骤 3: 编写代码

创建一个名为 index.js 的文件，并编写以下代码：

javascript 复制代码

const { OpenAI } = require("langchain/llms/openai");
const { PromptTemplate } = require("langchain/prompts");

// 初始化 OpenAI 模型
const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-openai-api-key" });

// 定义提示模板
const promptTemplate = new PromptTemplate({
  template: "Translate the following text from English to French: {text}",
});

// 设置输入文本
const inputText = "Hello, how are you?";

// 渲染提示
promptTemplate.format({ text: inputText }).then((formattedPrompt) => {
  // 使用模型生成响应
  model.call(formattedPrompt).then((response) => {
    console.log(response);
  });
});

在这个示例中，我们做了以下几步：

初始化 OpenAI 模型 ：创建一个 OpenAI 模型实例，并传入你的 API 密钥。请确保你已经在 OpenAI官网注册并获取了 API 密钥。
定义提示模板 ：使用 PromptTemplate 定义一个提示模板，该模板包含一个占位符 {text}。
设置输入文本：指定要翻译的英文文本。
渲染提示 ：使用 format 方法将输入文本插入到提示模板中。
生成响应 ：调用 model.call 方法生成翻译结果，并打印到控制台。

步骤 4: 运行应用

确保你已经安装了所有依赖项，然后运行你的应用程序：

sh 复制代码

node index.js

你应该会看到类似如下的输出：

Bonjour, comment allez-vous?

添加更多的功能

现在，让我们给这个翻译应用添加更多的功能，让它不仅能翻译文本，还能检测输入的语言类型。

步骤 5: 修改代码

打开 index.js 文件，修改代码如下：

javascript 复制代码

const { OpenAI } = require("langchain/llms/openai");
const { PromptTemplate } = require("langchain/prompts");

// 初始化 OpenAI 模型
const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-openai-api-key" });

// 定义检测语言的提示模板
const detectLanguageTemplate = new PromptTemplate({
  template: "Detect the language of the following text and return only the language name: {text}",
});

// 定义翻译的提示模板
const translateTemplate = new PromptTemplate({
  template: "Translate the following text from {sourceLanguage} to {targetLanguage}: {text}",
});

// 设置输入文本
const inputText = "Hello, how are you?";
const targetLanguage = "French";

// 渲染检测语言的提示
detectLanguageTemplate.format({ text: inputText }).then((formattedPrompt) => {
  // 使用模型检测语言
  model.call(formattedPrompt).then((detectedLanguage) => {
    detectedLanguage = detectedLanguage.trim();

    // 渲染翻译的提示
    translateTemplate.format({ sourceLanguage: detectedLanguage, targetLanguage: targetLanguage, text: inputText }).then((translatePrompt) => {
      // 使用模型生成翻译响应
      model.call(translatePrompt).then((response) => {
        console.log(`Detected Language: ${detectedLanguage}`);
        console.log(`Translation: ${response}`);
      });
    });
  });
});

在这个示例中，我们做了以下几步：

定义检测语言的提示模板 ：使用 PromptTemplate 定义一个提示模板，用于检测输入文本的语言类型。
定义翻译的提示模板 ：使用 PromptTemplate 定义另一个提示模板，用于将检测到的语言作为源语言进行翻译。
设置输入文本和目标语言：指定要翻译的英文文本和目标语言（法语）。
渲染检测语言的提示 ：使用 format 方法将输入文本插入到检测语言的提示模板中。
检测语言 ：调用 model.call 方法检测输入文本的语言类型。
渲染翻译的提示：使用检测到的语言类型和目标语言作为参数，渲染翻译的提示模板。
生成翻译响应 ：调用 model.call 方法生成翻译结果，并打印到控制台。

步骤 6: 运行应用

再次运行你的应用程序：

sh 复制代码

node index.js

你应该会看到类似如下的输出：

sql 复制代码

Detected Language: English
Translation: Bonjour, comment allez-vous?

构建更复杂的应用

现在你已经掌握了 LangChain 的基本用法，让我们来构建一个稍微复杂一点的应用------一个问答机器人。这个机器人可以根据用户的问题返回相关的答案。

步骤 7: 创建一个新的项目

创建一个新的项目目录并初始化 npm 项目：

sh 复制代码

mkdir qa-bot
cd qa-bot
npm init -y

步骤 8: 安装必要的依赖

安装 LangChain 和 OpenAI 的 SDK：

sh 复制代码

npm install langchain openai

步骤 9: 编写代码

创建一个名为 index.js 的文件，并编写以下代码：

javascript 复制代码

const { OpenAI } = require("langchain/llms/openai");
const { PromptTemplate } = require("langchain/prompts");

// 初始化 OpenAI 模型
const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-openai-api-key" });

// 定义问答提示模板
const qaTemplate = new PromptTemplate({
  template: "Answer the following question as accurately as possible: {question}",
});

// 设置问题
const question = "What is the capital of France?";

// 渲染提示
qaTemplate.format({ question: question }).then((formattedPrompt) => {
  // 使用模型生成响应
  model.call(formattedPrompt).then((response) => {
    console.log(`Question: ${question}`);
    console.log(`Answer: ${response}`);
  });
});

在这个示例中，我们做了以下几步：

初始化 OpenAI 模型：创建一个 OpenAI 模型实例，并传入你的 API 密钥。
定义问答提示模板 ：使用 PromptTemplate 定义一个提示模板，用于生成问答问题的回答。
设置问题：指定要解答的问题。
渲染提示 ：使用 format 方法将问题插入到提示模板中。
生成响应 ：调用 model.call 方法生成回答，并打印到控制台。

步骤 10: 运行应用

再次运行你的应用程序：

sh 复制代码

node index.js

你应该会看到类似如下的输出：

vbnet 复制代码

Question: What is the capital of France?
Answer: The capital of France is Paris.

让问答机器人更加智能

为了让问答机器人更加智能，我们可以添加一些额外的功能，比如上下文记忆和多轮对话。

步骤 11: 修改代码

打开 index.js 文件，修改代码如下：

javascript 复制代码

const { OpenAI } = require("langchain/llms/openai");
const { PromptTemplate } = require("langchain/prompts");
const { ConversationChain } = require("langchain/chains");

// 初始化 OpenAI 模型
const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-openai-api-key" });

// 定义问答提示模板
const qaTemplate = new PromptTemplate({
  template: "You are a helpful assistant. Answer the following question based on the conversation history:\n{history}\nHuman: {input}\nAssistant:",
});

// 创建问答链
const chain = new ConversationChain({ llm: model, prompt: qaTemplate });

// 多轮对话
const questions = [
  "What is the capital of France?",
  "What famous landmarks are there in Paris?",
  "Tell me about the Eiffel Tower."
];

questions.forEach(async (question) => {
  const response = await chain.call({ input: question });
  console.log(`Question: ${question}`);
  console.log(`Answer: ${response.response}`);
});

在这个示例中，我们做了以下几步：

导入必要的模块 ：引入 ConversationChain 模块来管理多轮对话。
定义问答提示模板 ：使用 PromptTemplate 定义一个提示模板，包含对话历史和当前问题。
创建问答链 ：使用 ConversationChain 创建一个问答链，传入 OpenAI 模型和提示模板。
多轮对话 ：定义一系列问题，并依次调用 chain.call 方法生成回答，同时保持对话历史。

步骤 12: 运行应用

再次运行你的应用程序：

sh 复制代码

node index.js

你应该会看到类似如下的输出：

vbnet 复制代码

Question: What is the capital of France?
Answer: The capital of France is Paris.

Question: What famous landmarks are there in Paris?
Answer: Some of the most famous landmarks in Paris include the Eiffel Tower, Louvre Museum, Notre-Dame Cathedral, Arc de Triomphe, and Montmartre.

Question: Tell me about the Eiffel Tower.
Answer: The Eiffel Tower is an iron lattice tower located on the Champ de Mars in Paris, France. It was built by the engineer Gustave Eiffel and completed in 1889. At 300 meters tall, it was the tallest man-made structure in the world until the completion of the Chrysler Building in New York City in 1930. The Eiffel Tower is one of the most recognizable structures in the world and attracts millions of visitors each year.

总结

恭喜你！你已经成功完成了几个简单的 LangChain 示例，学会了如何使用 LangChain 开发由大型语言模型驱动的应用程序。通过模块化和抽象化的设计思路，LangChain 解决了许多常见的开发难题，提供了标准化的开发模式。

希望这篇入门教程能帮助你快速上手 LangChain，并开始构建自己的语言模型应用程序。如果你有任何问题或需要进一步的解释，请随时提问。快来加入 LangChain 的大家庭，开启你的语言模型之旅吧！

希望这篇文章不仅为你提供了技术上的指导，还带给你一些乐趣和启发！如果有任何疑问或建议，欢迎随时留言交流。