LangChain是什麼?AI開發者必須了解的LLM開源框架

langchain stack

什麼是LangChain?

LangChain是一個旨在為開發者提供一套工具和接口,以便更容易、更有效地利用大型語言模型(LLM)的開源框架,專注於情境感知和推理。它包含多個組件,如Python和JavaScript的函式庫、快速部署的模板、用於開發REST API的LangServe,以及用於除錯和監控的LangSmith。LangChain簡化了開發、生產和部署過程,提供與語言模型互動、執行檢索策略和輔助建立複雜應用架構的工具。

LangChain的特點

  • 易於使用:LangChain提供了一系列API,讓開發者可以快速啟動和運行LLM,而無需深入了解模型的內部運作機制。
  • 高度靈活:透過配置和擴展機制,開發者可以根據需要自定義LangChain的行為,使其適應不同的應用場景。
  • 生態系統整合:LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成,支持多種LLM和第三方服務,從而促進生態系統的互操作性。

LangChain的應用場景

  • 自動文本生成:利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。
  • 智能問答系統:構建基於LLM的問答系統,提供精確的答案和解釋。
  • 語言理解和分析:使用LLM進行語言分析,從文本中提取有用的見解和信息。
  • 個性化推薦:根據用戶的互動和偏好,利用LLM生成個性化的內容和推薦。

為什麼AI開發者需要LangChain?

在快節奏的AI發展領域,開發者需要快速響應市場變化,不斷創新和優化他們的應用。LangChain為開發者提供了一個強大的工具集,使他們能夠更加高效地利用LLM的潛力,加速從概念到實現的過程。無論是創建新的應用,還是增強現有系統的能力,LangChain都是一個寶貴的資源。

LangChain的基本架構

LangChain由幾個核心組件構成,旨在簡化從數據檢索到信息生成的過程:

  1. 檢索系統:負責從廣泛的數據源中快速檢索相關信息。這包括從結構化數據庫、非結構化文本到網絡資源的檢索。
  2. 處理器:對檢索到的數據進行預處理,如摘要、關鍵詞提取等,以便更有效地利用。
  3. LLM集成:核心部分,LangChain整合了多種LLM,如GPT-3,提供靈活的API接口,使開發者可以輕鬆調用模型進行文本生成、問答等任務。
  4. 應用層:提供了一組工具和模板,幫助開發者快速構建特定的應用,如聊天機器人、內容推薦系統等。

LangChain 框架由幾個部分組成。

  • LangChain 函式庫:Python 和 JavaScript 函式庫。包含無數元件的介面和整合、將這些元件組合成鍊和代理的基本運行時,以及鍊和代理的現成實作。
  • LangChain 範本:一系列易於部署的參考架構,適用於各種任務。
  • LangServe:用於將 LangChain 鏈部署為 REST API 的程式庫。
  • LangSmith:一個開發者平台,可讓您調試、測試、評估和監控基於任何 LLM 框架構建的鏈,並與 LangChain 無縫整合。

LangChain 如何運作

LangChain的運作流程通常包括以下幾個步驟:

  1. 需求識別:首先確定需要解決的問題或任務,如回答特定的問題、生成文章等。
  2. 數據檢索:根據需求,從預定義的數據源中檢索相關信息。這一步是LangChain的關鍵,確保生成的內容或回答具有高度的相關性和準確性。
  3. 數據處理:檢索到的信息可能需要進一步處理,比如摘要化、格式化,以適應後續的生成任務。
  4. 內容生成:將處理後的數據輸入LLM,生成最終的文本。LangChain透過靈活的模型調用,支持多種生成任務。
  5. 後處理和優化:生成的內容可能需要進一步的校對和優化,以滿足最終的品質要求。

LangChin 開發範例:創建一個AI問答系統

假設我們的目標是開發一個AI問答系統,能夠根據用戶的提問從一個知識庫中檢索並生成答案。以下是使用LangChain實現這一目標的步驟:

1. 定義需求和目標

首先,我們需要明確系統的需求:用戶將提出問題,系統需要從特定的知識庫中找到相關資訊並生成回答。

2. 數據準備

為了讓系統能夠回答問題,我們需要準備一個知識庫,這可以是一組文章、文件或任何形式的文本數據庫。

3. 使用LangChain進行數據檢索

LangChain允許我們設定自定義的檢索策略來查找與用戶問題相關的資訊。這涉及到選擇合適的檢索演算法和調整參數以優化檢索結果的相關性。

4. 設置LangChain模型

我們接下來需要設置LangChain,使其能夠利用LLM(例如GPT-3)來生成回答。這包括配置模型的參數,如使用的特定語言模型版本、生成長度限制等。

5. 整合檢索結果與生成模型

一旦檢索到相關資訊,LangChain將這些資訊輸入到LLM中。基於檢索到的資訊,模型將生成一個或多個可能的回答。

6. 優化和調整

生成的回答可能需要進一步的優化和調整以滿足實際需求。這可能涉及到微調模型參數、改進檢索策略或對檢索到的資訊進行後處理。

7. 開發用戶界面

最後,我們需要為系統開發一個用戶界面,讓用戶能夠輕鬆地提問並接收系統生成的回答。

LangChain為利用大型語言模型開發新一代AI應用提供了強大的工具和框架。通過簡化開發流程,使開發者能夠更加專注於創新和應用的探索,LangChain正在推動生成型AI技術的進步和應用的擴展。隨著AI技術的不斷進化,LangChain及類似的開源框架將扮演越來越重要的角色,為開發者和企業提供支持。

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