简单来说,LangChain基于LLM的能力,提供了一套整体的大模型应用开发技术方案和额外的技术能力。

LangChain是什么?

LangChain 是一个强大的框架,它不仅提供了对大型语言模型的支持,还扩展了语言模型的能力,使其可以处理更复杂的任务,集成外部工具和数据源,管理提示模板,处理多轮对话的上下文等。

学习LangChain可以实现掌握大模型应用开发的整体概念和方法

LangChain相比LLM多了什么功能?

相比于原生的LLM(chatgpt、通义千问、文心一言),LangChain提供如下重要核心能力:

  • 记忆功能(Memory): LangChain 允许模型记住历史对话或上下文,这对构建多轮对话系统和具备长期记忆的 AI 应用非常有用。

  • 集成外部工具与 API: LangChain 支持与外部工具和 API 集成。通过这种集成,模型不仅能够生成文本,还可以调用数据库、搜索引擎、执行代码、查询实时数据等。

  • 与文档和知识库集成: LangChain 可以帮助开发者将 LLM 与本地或外部的文档库、知识库集成,实现基于文档的问答、搜索等功能。它可以通过将用户输入与文档内容相匹配,实现智能的内容检索和信息查询。

调用通义千问大模型代码

from langchain_core.prompts import PromptTemplate   from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser   from langchain_community.llms import Tongyi      # 加载环境变量,安装方式:pip install python-dotenv   from dotenv import load_dotenv      # 加载环境变量,.env文件中需要定义DASHSCOPE_API_KEY这个值,通义千问使用   load_dotenv()      # 提示词模板,就是送给大模型的问题模板,里面可以有变量   my_prompt = PromptTemplate.from_template("""回答这个问题:{input}""")      # 大模型本身   llm = Tongyi()      # LangChain的Chain就是链的意思,用管道串联各个处理器   # 中间的LLM就是我们的大模型   chain = my_prompt | llm | StrOutputParser()      # 传入真实的问题,得到结果   output = chain.invoke({"input": "langchain比llm多了哪些能力?"})      print(output)      

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

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