LangChain：大模型应用开发的瑞士军刀

大型语言模型（LLMs）正在重塑各行各业，但从零开始构建一个基于LLM的应用程序并非易事。LangChain应运而生，它是一个开源框架，旨在简化LLM应用程序的开发流程。可以把它看作是一个包含了构建AI驱动应用所需各种基本模块的工具箱，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率。本文将带你深入了解LangChain，探索其核心概念、关键组件以及广泛的应用场景。

语义搜索：LangChain的典型应用场景

为了更好理解LangChain的价值，让我们先来看一个常见的应用场景：语义搜索。传统的关键词搜索往往无法准确捕捉用户query背后的真实意图，而语义搜索则能够理解query的含义，从而返回更相关的结果。

实现语义搜索的一个关键步骤是创建query和文档的数值表示（embeddings）。想象一下，你希望构建一个系统，能够根据用户的问题在PDF文档中找到相关的页面。这个系统的工作流程可能是这样的：

PDF文档存储在云环境中。
使用数据加载器读取PDF，并将内容分割成单个页面。
每个页面通过embedding模型，转换成捕捉其语义含义的向量表示。
这些embeddings，以及指向原始页面的引用，存储在数据库中（通常是为存储和搜索embeddings而优化的向量数据库）。
当用户提出问题时，问题同样经过embedding过程，生成问题的向量表示。
在数据库中执行语义搜索，使用余弦相似度（或其他相关指标）找到与问题embedding最相似的页面embeddings。
将相应的相关页面作为输出呈现给用户。

虽然这个系统看起来简单，但从头开始构建会面临诸多挑战，例如自然语言理解、上下文感知文本生成以及LLM基础设施的复杂性等。LangChain的出现正是为了解决这些难题。

LLM基础设施的挑战与LangChain的解决方案

运行大型语言模型需要大量的计算资源。幸运的是，像OpenAI这样的公司通过API提供了对这些强大模型的访问，从而抽象掉了基础设施的管理。然而，不同的LLM提供商的API接口存在差异，这给开发者带来了不便。例如，与OpenAI的语言模型交互所需的代码可能与Anthropic的模型所需的代码大相径庭。如果决定切换模型，可能需要对系统的各个部分进行大量的修改。

LangChain通过提供一个结构化的框架来应对这些挑战，其主要特点包括：

链的概念（Chains）：LangChain允许你创建操作链，其中一个组件的输出无缝地馈送到下一个组件的输入。这简化了复杂工作流的创建。
模型无关的开发（Model-Agnostic Development）：LangChain为与各种LLM提供商交互提供了一个统一的接口。这意味着你通常可以用最少的代码更改在不同的模型之间切换，从而提高灵活性并减少供应商锁定。
完整的生态系统（Complete Ecosystem）：LangChain为LLM应用程序开发中的常见任务提供了一组丰富的模块和集成，例如数据加载、提示管理、内存处理和代理创建。
内存和状态处理（Memory and State Handling）：对于会话应用程序，LangChain提供了在多次交互中维护上下文的机制，允许LLM“记住”以前的问题和响应。

简而言之，LangChain试图解决LLM应用开发中的碎片化和复杂性问题，提供一个统一、高效、灵活的开发框架。

LangChain的核心组件：打造LLM应用的基石

LangChain建立在几个基本组件之上，这些组件共同作用以实现强大的LLM应用程序的创建。让我们看一下关键的构建块：模型（Models）、提示（Prompts）、链（Chains）、索引（Indexes）、内存（Memory）和代理（Agents）。

模型（Models）：统一的LLM接口

Models组件充当与AI模型交互的中心接口。LLM擅长自然语言理解和上下文感知的文本生成，这归功于它们接受过大量互联网数据和数十亿个参数的训练。这些模型通常太大（通常超过100GB），无法在个人计算机上高效运行。因此，公司将这些模型托管在其服务器上，并为开发人员提供API访问。

然而，一个重要的挑战是，不同的LLM提供商与他们的API交互的方式不同。这包括API端点URL、请求格式、身份验证方法，甚至函数调用中参数的名称和预期类型方面的差异。这种缺乏标准化可能会导致，如果您决定在不同的LLM之间切换，则需要进行大量的代码修改。

LangChain的Models组件充当一个抽象层，提供了一种一致且统一的方式来与各种语言模型和embedding模型交互，而不管底层提供商如何。这大大减少了集成和切换不同AI模型所需的工作。

LangChain中的Models组件包括两种主要类型的模型：

语言模型（Language Models）：这些模型将文本作为输入，并生成文本作为输出（文本 -> 文本）。像GPT-3、PaLM 2和Claude这样的大型语言模型（LLM）属于这一类。它们通常用于聊天机器人、文本生成、翻译和摘要等任务。例如，可以使用GPT-3生成一篇关于LangChain的文章摘要。根据OpenAI官方数据，GPT-3在摘要生成任务中表现出色，能够在保持信息完整性的同时，大幅缩短文本长度。
Embedding模型（Embedding Models）：这些模型将文本作为输入，并生成该文本的数值向量表示（embeddings）（文本 -> 向量）。这些embeddings捕获文本的语义含义，对于语义搜索、文档相似性分析和推荐系统等任务至关重要（通常构成检索增强生成或基于RAG的应用程序的基础）。例如，可以使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型为文档生成embeddings，然后使用余弦相似度来查找与用户query最相关的文档。根据一项benchmark测试，text-embedding-ada-002在语义搜索任务中的性能优于许多其他embedding模型。

提示（Prompts）：引导LLM的艺术

Prompts是提供给LLM的输入。提示的质量和结构会显著影响LLM的输出。LangChain提供了创建有效且可重用的提示的工具。

LangChain提供不同类型的提示：

动态和可重用的提示（Dynamic and Reusable Prompts）：这些提示允许您定义一个带有占位符的模板，这些占位符可以根据用户输入或其他变量动态填充。这提高了可重用性，并使试验不同的输入变得更容易。例如，您可以定义一个提示模板，如：”以{emotion}的语气总结{topic}。” 在这里，{topic}和{emotion}是可以填充用户提供的值的占位符。
基于角色的提示（Role-Based Prompts）：这些提示可以帮助您指示LLM采用特定的角色或角色。这可以显著影响LLM响应的风格和内容。例如， “系统”：”你是一位经验丰富的{profession}。” “用户”：”告诉我关于{topic}。” 在这里，我们可以定义{profession}。
Few-Shot Prompts：这些提示涉及向LLM提供一些所需输入-输出行为的示例。当一个新的query进入时，LLM会尝试遵循示例中演示的模式。当您想要将LLM引导到特定的响应风格或格式时，这可能特别有用。例如，”输入”：”法国的首都是什么？” “输出”：”法国的首都是巴黎。” “输入”：”谁画了蒙娜丽莎？” “输出”：”莱昂纳多·达·芬奇画了蒙娜丽莎。” “输入”：”世界上最高的山是什么？” “输出”：当提供最终的“输入：世界上最高的山是什么？”时，LLM可能会响应“珠穆朗玛峰是世界上最高的山”，遵循前面示例的结构。

LangChain的提示模板功能极大地简化了提示工程的复杂性，使得开发者可以更加专注于应用逻辑的实现。

链（Chains）：构建复杂工作流的桥梁

Chains是LangChain架构的核心。它们表示一系列操作，其中一步的输出会自动作为下一步的输入传递。这允许您构建复杂的工作流，而无需手动编写代码来处理不同组件之间的数据流。

LangChain支持各种类型的链。

顺序链（Sequential Chains）：这些链以线性顺序执行一系列步骤。每个步骤的输出都是后续步骤的输入。例如：将英语文本翻译成印地语，然后总结印地语文本。

from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 第一个链：翻译
prompt_template_translate = "Translate the following English text to Hindi: {text}"
translate_prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=prompt_template_translate)
translate_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0.7), prompt=translate_prompt)

# 第二个链：摘要
prompt_template_summarize = "Summarize the following Hindi text: {text}"
summarize_prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=prompt_template_summarize)
summarize_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0.7), prompt=summarize_prompt)

# 组合成顺序链
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[translate_chain, summarize_chain], verbose=True)

# 运行链
english_text = "LangChain simplifies the development of LLM-powered applications."
hindi_summary = overall_chain.run(english_text)
print(hindi_summary)

并行链（Parallel Chains）：这些链涉及可以独立或并发执行的步骤。然后可以将这些并行分支的结果组合或用于做出进一步的决策。例如：一个旨在处理客户反馈的AI代理。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains.router import MultiPromptChain
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain.chains import ConversationChain

# 定义不同的提示模板
prompt_positive = PromptTemplate(
    template="You are a customer service AI. The customer said: {input}\n Respond with a thank you message",
    input_variables=["input"],
)
chain_positive = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt_positive)

prompt_negative = PromptTemplate(
    template="You are a customer service AI. The customer said: {input}\n Send email to customer support team with feedback details",
    input_variables=["input"],
)
chain_negative = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt_negative)


# 定义路由器选择器
destination_chains = {"positive": chain_positive, "negative": chain_negative}
default_chain = ConversationChain(llm=OpenAI(), output_key="text")

destinations = [f"{name}: {chain.prompt.template}" for name, chain in destination_chains.items()]
destinations_str = "\n".join(destinations)

router_template = """Given a raw text input to a language model select the model that is best suited for the text. 
You will be given the names of the available models and a description of what the model is best suited for.
Return the name of the model that is most appropriate.

Here are the available models:
{destinations}

Here is the input:
{input}"""
router_prompt = PromptTemplate(
    template=router_template,
    input_variables=["input", "destinations"],
    output_parser=RouterOutputParser(),
)
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(OpenAI(), router_prompt)

chain = MultiPromptChain(router_chain=router_chain, destination_chains=destination_chains, default_chain=default_chain, verbose=True)

print(chain.run("The product is great."))
#  Thank you for your positive feedback! We appreciate your business.

print(chain.run("The product is not so good."))
#  Sending email to customer support team with feedback details

输入（客户反馈）：“产品很棒。” 模型（情感分析）：分析反馈并确定它总体上是正面还是负面的。决策点：如果反馈被归类为好，则链可能会触发一个步骤来生成一条消息给客户。如果反馈被归类为坏，则链可能会触发一个步骤来向客户支持团队发送一封包含反馈详细信息的电子邮件。

使用顺序链和并行链的组合可以构建更复杂的应用程序，从而实现复杂而灵活的工作流。

索引（Indexes）：连接外部知识的桥梁

LangChain中的Indexes组件使您的LLM应用程序能够连接到并利用外部知识来源。这至关重要，因为嵌入在LLM本身中的知识有局限性——它基于它接受过训练的数据，这些数据可能不包括最新的信息或您的特定私有数据（例如公司文档或数据库）。

Indexes通过提供从各种来源加载、处理、存储和检索信息的方式来弥合这一差距，例如：

PDF文档
数据库
网站
以及许多其他类型的数据

Indexes模块的核心子组件包括：

文档加载器（Document Loaders）：这些组件负责从不同来源获取数据，并将它们加载到LangChain中的标准化文档格式中。每个Document通常包含一段数据的内容和相关的元数据（例如，文档的来源、页码）。
文本分割器（Text Splitters）：加载数据后，通常需要将其拆分为更小的、可管理的块。这是因为LLM具有输入token限制，并且一次处理非常长的文档可能效率低下或不可能。文本分割器定义了将大文本分解为更小的、语义上连贯的单元的策略。
向量存储（Vector Stores）：将文本分割成块后，通常将这些块传递给embedding模型，以创建其含义的向量表示。向量存储是专门的数据库，旨在有效地存储和搜索这些高维向量embeddings。它们允许快速检索与给定query最相似的块。
检索器（Retrievers）：检索器充当query和向量存储（或其他索引方法）之间的接口。当query进入时，检索器负责从索引中获取与query最相关的文档或数据块。这通常涉及为query生成一个embedding，并在向量存储中执行相似性搜索。

以下是说明Indexes用例的几个示例：

查找文档中特定query的相关页面：正如我们在最初的语义搜索示例中演示的那样，Indexes有助于加载文档，将其拆分为页面或块，嵌入这些块，然后根据用户的问题检索最相关的页面或块。
回答与您公司内部知识相关的问题：LLM没有接受过您公司特定的文档、策略或内部数据的训练。通过使用Indexes，您可以加载此信息，创建embeddings，然后在回答有关您公司的问题时检索相关的片段以增强LLM的知识。这是检索增强生成（RAG）背后的核心思想。

让我们可视化一个利用Indexes进行问答的典型系统：

该过程通常如下所示：

您公司的数据驻留在不同的位置（例如，云存储、数据库）。
文档加载器获取此数据并将其转换为LangChain文档对象。
文档通过文本分割器创建更小的块。
然后，每个块由embedding模型处理以生成其向量embedding。
这些embeddings存储在向量存储中，向量存储充当我们的索引。
当用户提出问题时：
- 检索器获取用户的query。
- query通过相同的embedding模型以获得其向量表示。
- 检索器在向量存储中执行语义搜索，将query embedding与所有文档块的embeddings进行比较。
- 检索器根据它们与query的相似性来识别并获取最相关的文档块。
- 然后将这些相关块（外部知识）与原始query一起传递给LLM，从而使LLM能够根据您的特定数据生成知情的答案。

内存（Memory）：赋予LLM长期记忆

LLM API调用本质上是无状态的。这意味着与LLM的每次交互都被视为独立的，并且模型不会自动记住先前问题或对话回合的上下文。如果您提出后续问题，LLM会将其视为一个完全新的和孤立的query，而不考虑前面的对话。

LangChain中的Memory组件提供了解决此限制的机制，它允许您存储和管理LLM应用程序中交互的历史记录。这使LLM能够在正在进行的对话中保持上下文并提供更连贯和相关的响应。

LangChain提供几种类型的内存实现：

会话缓冲区内存（Conversational Buffer Memory）：这是最简单的内存形式。它将最近交互（用户输入和LLM输出）的整个历史记录存储在缓冲区中。当一个新的query到达时，整个对话历史记录会与当前输入一起传递给LLM。这允许LLM拥有对话的完整上下文。然而，一个显着的缺点是，随着对话的变长，发送给LLM的上下文量会增加，这可能会变得计算成本高昂并且可能超过LLM的token限制。
会话缓冲区窗口内存（Conversational Buffer Window Memory）：这种内存类型通过仅跟踪最后n个交互（其中n是可配置的窗口大小）来解决无界历史记录的问题。当一个新的query到来时，只有最近n轮对话被传递给LLM。虽然这有助于管理上下文大小，但如果它落在定义的窗口之外，可能会导致丢失对话早期的一些重要信息。
基于摘要的内存（Summarizer-Based Memory）：这种类型的内存不存储整个对话历史记录，而是生成最近交互的摘要并存储该摘要。当一个新的query到来时，当前输入与摘要结合并传递给LLM。这有助于在保持上下文的同时，保持发送给LLM的信息量相对较小。然而，摘要的质量和细节会影响LLM回忆过去特定细节的能力。
自定义内存（Custom Memory）：LangChain还允许创建针对特定应用程序需求定制的自定义内存实现。这使开发人员能够存储与其用例相关的专门状态或信息，例如用户偏好、关于用户的关键事实或对话中提到的特定实体。自定义内存的挑战在于有效地定义和管理这种专门状态。

代理（Agents）：赋予LLM自主行动能力

Agents代表了一种更高级和自主的LLM应用程序形式。虽然标准的LLM具有自然语言理解和上下文感知的生成能力，但AI Agents通过以下方式更进一步：

推理能力（Reasoning Capability）：代理可以将复杂的任务分解为更小的、可管理的步骤，并制定如何实现预期结果的策略。这通常涉及使用诸如“思维链”提示之类的技术，其中代理明确地口头表达其推理过程。
访问工具（Access to Tools）：代理可以配备与外部工具和API交互以执行特定操作和收集信息的能力。此类工具的示例包括：
- 用于检索当前天气信息的天气API。
- 用于执行数学计算的计算器工具。
- 用于在线查找信息的搜索引擎。
- 用于管理约会的日历API。
- 用于预订航班或酒店的旅游预订API。

通过将推理能力与访问工具相结合，代理可以执行超出简单对话或文本生成的复杂任务。

考虑一个用户向代理提出以下问题的情况：“将今天的德里温度乘以3。”

以下是代理如何处理此请求：

推理能力（思维链）：代理意识到此任务需要两个子步骤：
- 查找德里的当前温度。
- 将该温度乘以3。
访问工具：代理利用其可用工具：
- 它使用天气API（传递“德里”作为位置）来检索当前温度。
- 一旦获得温度，它就使用计算器工具将该值乘以3。
最终输出：然后，代理将最终结果呈现给用户。

LangChain的Agents功能，让LLM不再只是被动地接收指令，而是能够主动地思考、规划并执行任务，极大地拓展了LLM的应用范围。

LangChain的应用场景：无限可能

LangChain的多功能性使其适用于构建各种LLM驱动的应用程序，包括：

会话聊天机器人（Conversational Chatbots）：创建能够理解用户query、保持上下文并提供有帮助的响应的智能聊天机器人。
AI知识助手（AI Knowledge Assistants）：构建在特定数据集（例如，公司文档、研究论文）上训练的系统，以回答问题并提供基于该知识的信息。
AI代理（AI Agents）：开发不仅可以交谈，还可以通过使用各种工具和API（例如，预订约会、发送电子邮件、检索实时数据）来执行操作的自主代理。
摘要和研究助手（Summarization and Research Helpers）：创建可以自动总结长文档或文章、提取关键信息并协助研究任务的工具。

总而言之，LangChain正在成为LLM应用开发领域的一款重要工具，它通过模块化的设计、统一的接口以及强大的功能，极大地降低了开发门槛，并为开发者提供了无限的想象空间。随着LLM技术的不断发展，LangChain必将在未来发挥更加重要的作用。

LangChain：大模型应用开发的瑞士军刀