文章摘要： LangChain 是一个面向大型语言模型（LLMs）的应用开发框架，它提供了一套工具和库，帮助开发者构建、运行和部署基于语言模型的应用。

简介

简要说明

• LangChain 是一个面向大型语言模型（LLMs）的应用开发框架。
• 提供了一套工具和库，帮助开发者构建、运行和部署基于语言模型的应用。
• 通过提供一系列预先构建的模块和集成，简化了与不同数据源和服务的交互过程。

主要功能

• 模块化和组合性：LangChain 允许开发者通过组合不同的模块来构建应用，这些模块可以是数据处理、模型调用、内存管理等。
• 集成支持：支持与多种模型提供商（如 OpenAI、HuggingFace）和数据存储（如向量数据库）的集成。
• 链式调用：可以将多个模块串联起来，形成处理链，以实现更复杂的业务逻辑。
• 内存管理：提供内存管理功能，使得模型能够维持状态和上下文信息。
• 工具集成：支持将外部工具集成到模型应用中，扩展模型的功能。

注意事项

• 依赖安装：LangChain 的某些功能可能需要额外安装依赖项，特别是当集成特定的模型或数据源时。
• Python 版本：LangChain 需要 Python 3.9 或更高版本。
• API 密钥：使用某些服务（如 OpenAI API）时，需要注册并获取 API 密钥。
• 性能和资源：构建和运行基于大型语言模型的应用可能需要较大的计算资源。

适用场景

• 聊天机器人：构建能够与用户进行自然对话的聊天机器人。
• 问答系统：开发能够理解问题并从数据源中检索答案的系统。
• 内容生成：利用模型生成文章、报告或其他文本内容。
• 语义搜索：创建能够理解查询意图的搜索引擎。
• 数据分析和报告：从大量数据中提取信息并生成分析报告。
• 教育和培训：开发辅助教育和培训的交互式应用。

Model I/O

模型选择，准备输入、设定输出格式（结构）

Prompts：模板化、动态选择、管理模型输入。

Language Models：通过接口调用语言模式。

Output Parsers：从模型输出中提取信息。