如果你用大语言模型来构建AI应用，那你一定不可能绕过LangChain,LangChain是现在最热门的AI应用框架之一，去年年底才刚刚发布，它在github上已经有了4.6万颗星的点赞了，在github社区上，每天都有众多大佬，用它创造一些很新很酷的应用。
今天就带大家看看这个LangChain是什么，看看它凭什么能众多大佬如此兴奋呢?
目录
一、什么是LangChain
二、LangChain 六大模块
1、Models
2、Prompts
3、Chains
4、Memory
5、indexes
6、Agenta&Tools
三、其他功能
1、结构化输出
2、对超长文本进行总结
3、本地问答机器人
一、什么是LangChain
LangChain是一个基于大语言模型的端到端应用程序开发框架。下面我们通过一个例子来感受一下它的用途和优势。
假设我想使用ChatGPT的大语言模型构建一个应用程序，并将自己的数据（如notion数据库、pdf、电子邮件、txt等）与之结合。
然而，GPT-4的训练数据截止到2021年9月（本文写于开通联网功能之前），因此它对之后发生的事件并不了解。我想让这个程序能够访问互联网，如谷歌搜索、维基百科等，并成为“智多星”。
此外，我还想要根据用户输入的计划构建提示，并保留用户的存储历史记录。
单一的GPT模型可能无法满足需求，我还希望能够支持多个大语言模型。
这个强大的程序需要很多考虑的东西，而且实现起来非常复杂。
不过没问题！
我们用LangChain就可以简单解决！
在开始学习之前，请确保您的计算机上安装了Python环境、科学上网工具以及LLM的相关密钥。
LLM的具体配置请参考Integrations — LangChain 0.0.194
本文使用的OpenAI的key。
二、LangChain 六大模块
LangChain允许通过组合性的使用LLMs构建应用程序，它目前提供了六种不同的关键功能，这些功能被分为不同的模块。
1、Models
第一个也是最重要的一个 Models ,LangChain为许多LLMs提供了通用的接口，我们可以从OpenAI,HuggingFace,Cohere等等的公司来获取模型。
importos
fromlangchain.llms importOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '***************'
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
result =llm("请告诉我云基地厉害不")
print(result)恭喜你入门了，这样你就掌握了如何使用LLM接下来我们继续学习更多有意思的东西。
2、Prompts
包括即使管理、即使优化和即使序列化 ,比如我们可以定义用户输入的模板为最终的提示词
fromlangchain.prompts importPromptTemplate
prompt =PromptTemplate(
input_variables = ['question'],
template='现在你是你是代码专家，请告诉我如何解决{question}'
)
user_input =input("你的代码疑惑")
prompt(question=user_input)
3、Chains
表示我们可以按调用多个LLM,我们可以将许多LLM和Prompts结合起来，不同的组合能达到不同效果，并且这个组合的方式是无穷无尽的，方便展示我将用到streamlit做一个简单的页面展示
importos
fromapikey importapikey
importstreamlit asst
fromlangchain.llms importOpenAI
fromlangchain.prompts importPromptTemplate
fromlangchain.chains importLLMChain,SequentialChain
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
st.title('标题搜索chains')
prompt =st.text_input('在这输入你的想搜索的标题')
title_template=PromptTemplate(
input_variables = ['topic'],
template='写一个标题关于{topic}'
)
scripts_template=PromptTemplate(
input_variables = ['title'],
template='写一个脚本关于这个标题:{title}'
)
#Llms
llm = OpenAI(temperature=0)
title_chain =LLMChain(llm =llm,prompt =title_template,verbose= True,output_key='title')
scripts_chain=LLMChain(llm =llm,prompt =scripts_template,verbose= True,output_key='script')
#链
sequential_chain =SequentialChain(chains=[title_chain,scripts_chain],input_variables=['topic'],output_variables=['title','script'],verbose=True)
ifprompt:
response =sequential_chain({'topic':prompt})
st.write(response['title'])
st.write(response['script'])
这样就可以链接多个Prompts，查出我们想要的标题和脚本了
4、Memory
LangChain提供了一个标准的内存接口和一个内存实现集合，我们可以存储聊天的记录
importos
fromapikey importapikey
importstreamlit asst
fromlangchain.llms importOpenAI
fromlangchain.prompts importPromptTemplate
fromlangchain.chains importLLMChain,SequentialChain
fromlangchain.memory importConversationBufferMemory
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
st.title('标题搜索chains')
prompt =st.text_input('在这输入你的想搜索的标题')
title_template=PromptTemplate(
input_variables = ['topic'],
template='写一个标题关于{topic}'
)
scripts_template=PromptTemplate(
input_variables = ['title'],
template='写一个脚本关于这个标题:{title}'
)
#历史
memory = ConversationBufferMemory(input_key="topic",memory_key ='chat_history')
#Llms
llm = OpenAI(temperature=0)
title_chain =LLMChain(llm =llm,prompt =title_template,verbose=True,output_key='title',memory=memory)
scripts_chain=LLMChain(llm =llm,prompt=scripts_template,verbose= True,output_key='script',memory=memory)
#链
sequential_chain =SequentialChain(chains=[title_chain,scripts_chain],input_variables=['topic'],output_variables=['title','script'],verbose=True)
ifprompt:
response =sequential_chain({'topic':prompt})
st.write(response['title'])
st.write(response['script'])
# 添加显示
withst.expander("历史记录"):
st.info(memory.buffer)
我们可以存入数据库去留下更多的数据
5、indexes
这个模块包含许多使用的函数，可以将我们的模型和自己的文本数据进行结合，可以获取不同的源数据，并且它还提供了矢量储存的接口来有效的存储文本并使其可搜索。
感兴趣的朋友可以研究下：传送门indexes
6、Agenta&Tools
这也是个非常强大的模块，可以设置代理建立于谷歌、维基百科、计算器等强大的生物语言模型。
这里有个通过 Google 搜索并返回答案的例子可以体验一下。
importos
fromlangchain.agents importload_tools
fromlangchain.agents importinitialize_agent
fromlangchain.llms importOpenAI
fromlangchain.agents importAgentType
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '********************'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '**********************'
llm = OpenAI(temperature=0, max_tokens=2048)
# tools
tools = load_tools(["serpapi"])
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
"""
agent：代理类型
zero-shot-react-description: 根据工具的描述和请求内容的来决定使用哪个工具（最常用）
react-docstore: 使用 ReAct 框架和 docstore 交互, 使用Search 和Lookup 工具, 前者用来搜, 后者寻找term, 举例: Wipipedia 工具
self-ask-with-search 此代理只使用一个工具: Intermediate Answer, 它会为问题寻找事实答案(指的非 gpt 生成的答案, 而是在网络中,文本中已存在的), 如 Google search API 工具
conversational-react-description: 为会话设置而设计的代理, 它的prompt会被设计的具有会话性, 且还是会使用 ReAct 框架来决定使用来个工具, 并且将过往的会话交互存入内存
"""
# 运行 agent
agent.run("今天星期几?，历史上的今天发生了哪些大事")这个可以弥补OpenAI数据库中没有的问题，我们可以去谷歌去搜索，相对应的tool还有维基百科等等，还有计算器相关的tool等待大家探索
三、其他功能
这里找了几个比较实用的功能，感兴趣的同学可以玩一下，互相探讨一下
1、结构化输出
importos
fromlangchain.output_parsers importStructuredOutputParser, ResponseSchema
fromlangchain.prompts importPromptTemplate
fromlangchain.llms importOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '***************'
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
# 告诉他我们生成的内容需要哪些字段，每个字段类型式
response_schemas = [
ResponseSchema(name="bad_string", description="This a poorly formatted user input string"),
ResponseSchema(name="good_string", description="This is your response, a reformatted response")
]
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
template = """
You will be given a poorly formatted string from a user.
Reformat it and make sure all the words are spelled correctly
{format_instructions}
% USER INPUT:
{user_input}
YOUR RESPONSE:
"""
# 讲我们的格式描述嵌入到 prompt 中去，告诉 llm 我们需要他输出什么样格式的内容
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["user_input"],
partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
template=template
)
promptValue = prompt.format(user_input="welcom to califonya!")
llm_output = llm(promptValue)
parse = output_parser.parse(llm_output)
print(parse)2、对超长文本进行总结
准备一个超长问题：你的长文本.txt
importos
fromlangchain.document_loaders importUnstructuredFileLoader
fromlangchain.chains.summarize importload_summarize_chain
fromlangchain.text_splitter importRecursiveCharacterTextSplitter
fromlangchain importOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '**********'
# 导入文本
loader = UnstructuredFileLoader(fr"D:\你的长文本路径.txt")
# 将文本转成 Document 对象
document = loader.load()
print(f'documents:{len(document)}')
# 初始化文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500,
chunk_overlap=0
)
# 切分文本
split_documents = text_splitter.split_documents(document)
print(f'documents:{len(split_documents)}')
# 加载 llm 模型
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", max_tokens=1500)
# 创建总结链
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)
"""
chain_type：chain类型
stuff: 这种最简单粗暴，会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果document很多的话，势必会报超出最大 token 限制的错，所以总结文本的时候一般不会选中这个。
map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结，最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
refine: 这种方式会先总结第一个 document，然后在将第一个 document 总结出的内容和第二个 document 一起发给 llm 模型在进行总结，以此类推。这种方式的好处就是在总结后一个 document 的时候，会带着前一个的 document 进行总结，给需要总结的 document 添加了上下文，增加了总结内容的连贯性。
这种一般不会用在总结的 chain 上，而是会用在问答的 chain 上，他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题，他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数，然后找到分数最高的那个 document ，在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分（问题+document）发送给 llm 模型，最后 llm 模型返回具体答案。
"""
# 执行总结链，（为了快速演示，只总结前5段）
chain.run(split_documents[:5])
3、本地问答机器人
安装向量数据库chromadb和tiktoken。
其中chromadb电脑要有C++环境，使用教程：Chroma向量数据库 - BimAnt
pip installchromadb
pip installtiktoken在项目里面放一个doc.txt,内容可以放自己需要的。
importos
fromlangchain.embeddings.openai importOpenAIEmbeddings
fromlangchain.vectorstores importChroma
fromlangchain.text_splitter importCharacterTextSplitter
fromlangchain importOpenAI, VectorDBQA
fromlangchain.document_loaders importDirectoryLoader
fromlangchain.chains importRetrievalQA
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********************'
# 加载文件夹中的所有txt类型的文件
loader = DirectoryLoader('D:\你项目地址', glob='**/*.txt')
# 将数据转成 document 对象，每个文件会作为一个 document
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
# 切割加载的 document
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库，用于后续匹配查询
docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)
# 创建问答对象
qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True)
# 进行问答
result = qa({"query": "有哪些开心的事情？"})
print(result)importos
fromlangchain.embeddings.openai importOpenAIEmbeddings
fromlangchain.vectorstores importChroma
fromlangchain.text_splitter importCharacterTextSplitter
fromlangchain importOpenAI, VectorDBQA
fromlangchain.document_loaders importDirectoryLoader
fromlangchain.chains importRetrievalQA
# openAI的Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********************'
# 加载文件夹中的所有txt类型的文件
loader = DirectoryLoader('D:\pythonwork\mindlangchain\data', glob='**/*.txt')
# 将数据转成 document 对象，每个文件会作为一个 document
documents = loader.load()
# 初始化加载器
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
# 切割加载的 document
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 初始化 openai 的 embeddings 对象
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库，用于后续匹配查询
docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)
# 创建问答对象
qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True)
# 进行问答,对txt中的文字查找
result = qa({"query": "询问一些与txt存入的信息相关的问题？"})
print(result)本文的初衷是促进大家之间的交流和学习。如果您发现任何错误或不足之处，请及时提出，我们一起学习、更正和进步。
非常欢迎大家加入社群与我们进行交流，共同成长，一起学习，一起进步。
分享者：方宇航| 后端开发工程师
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