- Name
- Lynn Mikami
Published on
LangChain对大型语言模型的介绍
大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了自然语言处理领域，使得聊天机器人、问答系统和文本生成工具等强大应用成为可能。然而，从零开始构建这些应用可能会具有挑战性和耗时。这就是LangChain的作用 - 这是一个Python库，使得基于LLMs开发应用更加容易。
在本文中，我们将深入探讨LangChain，探索如何使用它构建以LLMs为动力的应用。我们将介绍安装、关键概念，并提供代码示例，帮助您入门。
什么是LangChain？
LangChain是一个开源库，为与LLMs一起工作提供了一个标准接口。它抽象出与直接与LLMs交互的许多复杂性，使开发人员能够专注于构建他们的应用程序。
LangChain的一些关键功能包括：
- 支持多个LLM提供商，如OpenAI、Cohere、Hugging Face等。
- 提供模型、链、代理和内存等模块化组件
- 提供用于处理文档、嵌入式和向量存储的实用工具
- 与其他工具和框架集成
通过利用LangChain，开发人员可以快速原型和部署LLM驱动的应用程序，而无需担心LLM API的低级细节。
安装
要开始使用LangChain，您需要使用pip进行安装。建议先创建一个虚拟环境：
python -m venv langchain-env
source langchain-env/bin/activate
pip install langchain您还需要安装要使用的LLM提供商的软件包。例如，要使用OpenAI的模型：
pip install openai确保拥有您正在使用的提供商的API密钥。您可以将其设置为环境变量：
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here关键概念
Prompts
Prompt是指引LLM输出的指令或上下文。LangChain提供了一个PromptTemplate类，以轻松创建和使用Prompts。
下面是创建Prompt模板的示例：
from langchain import PromptTemplate
template = """
你是一名帮助用户撰写专业电子邮件的助手。
给定以下上下文：
{context}
撰写一封专业的邮件回复。将邮件上签名为“约翰”。
"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["context"],
template=template,
)然后，可以通过传入输入变量来使用Prompt：
context = "我需要通知我的老板我下周将度假。"
print(prompt.format(context=context))这将打印出带有提供的上下文的完成Prompt。
LLMs
LangChain通过LLM类提供了与不同LLM提供商交互的标准接口。
下面是使用OpenAI的text-davinci-003模型的示例：
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
result = llm("法国的首都是什么？")
print(result)这将打印出模型对这个问题的回答。
Chains
链允许您将多个组件（如Prompts和LLMs）结合起来创建更复杂的应用程序。LangChain提供了几个内置的链，以及创建自定义链的能力。
下面是一个简单的顺序链示例，它接收一个Prompt，将其传递给一个LLM，然后将LLM的输出传递给第二个Prompt：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
first_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="给一个制造{product}的公司取一个好名字是什么？",
)
second_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["company_name"],
template="为以下公司写一个广告语：{company_name}",
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=first_prompt)
second_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=second_prompt)
result = chain.run("彩色袜子")
print(f"公司名字: {result}.")
result = second_chain.run(result)
print(f"广告语: {result}")这将基于产品“彩色袜子”生成一个公司名字，然后为该公司名字生成一个广告语。
Agents
代理是使用LLMs根据用户的输入动态确定要执行的操作的系统。他们可以使用工具与外部世界进行交互，并根据情况做出决策。
下面是一个使用搜索工具和计算器工具的简单代理示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import BaseTool
from langchain.llms import OpenAI
def search_api(query):
return "将返回关于 {query} 的搜索结果"
def calculator(expression):
return eval(expression)
search_tool = Tool(
name="搜索",
func=search_api,
description="用于在互联网上搜索信息的工具."
)
calculator_tool = Tool(
name="计算器",
func=calculator,
description="用于进行数学计算的工具."
)
tools = [search_tool, calculator_tool]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
result = agent.run("加拿大的人口除以美国的人口是多少？")
print(result)这个代理将首先搜索加拿大和美国的人口，从搜索结果中提取数字，然后使用计算器将它们相除。
结论
在本文中，我们介绍了 LangChain 的基础知识，包括安装、关键概念（如提示符、LLM、链和代理）以及提供的代码示例，帮助您入门。
要了解更多关于 LangChain 的信息，请访问官方文档 https://langchain.readthedocs.io/。您还可以在 (opens in a new tab) GitHub 仓库的示例目录中探索更多高级用例和想法。
随着 LLM 的不断发展，像 LangChain 这样的工具将在使其易于访问和使用的广泛应用程序中发挥日益重要的作用。通过利用 LangChain，您可以构建强大的基于语言的应用程序，并站在这个令人兴奋的领域的前沿。