LangChain

核心理念

LangChain 围绕几个关键概念，使开发人员能够有效地构建 LLM 应用程序：

• 组件：这些是基本构件，包括各种LLM 的接口、制作有效提示的工具（提示工程）、结构化输出的解析器，以及与搜索引擎或数据库等外部资源的集成。
• 链：链允许开发人员将多个组件连接在一起，以执行一系列操作。例如，一个链可以接收用户输入，将其格式化为提示符，将其发送到 LLM，然后解析输出。这一概念是在 LangChain 中创建工作流的核心。
• 代理：代理将 LLM 用作推理引擎，以决定采取哪些行动以及行动的顺序。它们可以与一系列工具（如网络搜索、数据库查询或计算器）进行交互，并根据用户的目标决定使用哪种最佳工具。
• 记忆：该组件可使链或代理保留与过去互动有关的信息，使聊天机器人等有状态应用程序能够记住对话历史。

人工智能和机器学习的相关性

虽然像 PyTorch和 TensorFlow等框架主要侧重于构建和训练机器学习（ML）模型，而 LangChain 则侧重于在已有 LLM 的基础上构建应用层。它充当了协调框架的角色，使得将GPT-4等模型衍生出的强大语言功能集成到实用软件中变得更加容易。它与自然语言处理（NLP）领域尤为相关，可以创建复杂的基于文本的应用程序。该框架有助于弥合 LLM 原始功能与最终用户应用程序特定需求之间的差距，通常涉及检索增强生成（RAG）等技术。

实际应用

LangChain 为开发各种人工智能驱动的应用提供了便利：

1. 情境感知聊天机器人：建立客户支持或信息聊天机器人，它可以查询内部知识库（可能存储在Pinecone 等向量数据库中），根据公司私人数据（而不仅仅是法律硕士的一般培训知识）提供准确的最新答案。请查看LangChain 官方用例了解相关示例。
2. 自动数据分析和报告：创建能够理解自然语言查询（如 "汇总上一季度的销售数据"）的代理，与数据库或应用程序接口交互以检索相关信息，使用 LLM 的推理能力执行计算或分析，并生成摘要或报告。这简化了复杂的数据分析任务。

工具和生态系统

LangChain 的设计具有高度可扩展性，可与众多 LLM 提供商集成（如OpenAI.NET、OpenAI.NET、OpenAI.NET、OpenAI.NET、OpenAI.NET 等）、 Anthropic, Hugging Face）、数据存储和工具集成在一起。它的开源特性（可在GitHub 上获取）促进了社区和生态系统的快速发展。LangChain 帮助构建应用逻辑，而Ultralytics HUB等平台则专注于管理Ultralytics YOLO 等模型的生命周期，包括训练、部署和监控，这些都有可能在更广泛的MLOps管道中输入 LangChain 应用程序或由 LangChain 应用程序触发。