LangChain库简介

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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：

1. 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。
2. LangChain Templates：一系列易于部署的参考架构，适用于各种任务。
3. LangServe：一个库，用于将LangChain链部署为REST API。
4. 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：

1. 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。

2. 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 .。

3. LangChain实验包：

   • 对于研究和实验用途，可以安装langchain-experimental包：pip install langchain-experimental。

4. 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。

5. LangChain CLI：

   • 对于使用LangChain模板和其他LangServe项目非常有用：pip install langchain-cli。

6. LangSmith SDK：

   • 自动由LangChain安装。如果没有使用LangChain，可以单独安装：pip install langsmith。

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