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Langchain大模型AI应用实战开发
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资料介绍
2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发
一、Langchain是什么
LangChain是一个新一代的AI开发框架,旨在释放大语言模型的潜能,为开发者提供便捷的开发工具和接口。
LangChain 是一个帮助在应用程序中使用大型语言模型(LLM)的编程框架。与生成式 AI 中的所有东西一样,这个项目的发展也非常迅速。2022 年 10 月,它先是作为一款 Python 工具,然后在今年 2 月增加了对 TypeScript 的支持。到今年 4 月,它支持多种 JavaScript 环境,包括 Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。

二、什么是智能体?
LLM 智能体的定义非常宽泛: 它们指的是所有将 LLMs 作为核心引擎,并能够根据观察对其环境施加影响的系统。这些系统能够通过多次迭代“感知 ⇒ 思考 ⇒ 行动”的循环来实现既定任务,并常常融入规划或知识管理系统以提升其表现效能。你可以在 Xi et al., 2023 的研究中找到对智能体领域综述的精彩评述。 

三、深入 6 大组件LangChain 中的具体组件包括:
模型(Models),包含各大语言模型的 LangChain 接口和调用细节,以及输出解析机制。
提示模板(Prompts),使提示工程流线化,进一步激发大语言模型的潜力。
数据检索(Indexes),构建并操作文档的方法,接受用户的查询并返回最相关的文档,轻松搭建本地知识库。
记忆(Memory),通过短时记忆和长时记忆,在对话过程中存储和检索数据,让 ChatBot 记住你是谁。
链(Chains),是 LangChain 中的核心机制,以特定方式封装各种功能,并通过一系列的组合,自动而灵活地完成常见用例。
代理(Agents),是另一个 LangChain 中的核心机制,通过“代理”让大模型自主调用外部工具和内部工具,使强大的“智能化”自主 Agent 成为可能!你的 App 将产生自驱力!

总体来讲,LangChain 是 AI 智能时代基于 LLM 大模型的开发框架。
第一、它是上下文相关的,为 LLM 应用程序开发的整体生命周期提供全流程的框架支持。

第二、使用 LLM 大模型的推理能力为 LangChain 开发的 LLM 应用程序提供规划能力(Planning)。

第三、LangChain 围绕开发 LLM 应用程序的整体流程提供 Model I/O(Prompt 输入、Embedding 向量化、LLM 大模型适配以及大模型回答适配等)、Retriieval(数据源加载、转换、向量化、存入向量数据库、检索以及向量相识度计算等)、Chains(用于完成特定更高级别任务的组件组装)、Memory(短期记忆、长期记忆)、Agents(LLM APP)、Callbacks(提供向外部回调的功能)。

LangChain 是一个旨在帮助您轻松构建大语言模型应用的框架,它提供如下功能:
为各种不同基础模型提供统一接口(参见Models)
帮助管理提示的框架(参见Prompts)
一套中心化接口,用于处理长期记忆(参见Memory)、外部数据(参见Indexes)、其他 LLM(参见Chains)以及 LLM 无法处理的任务的其他代理(例如,计算或搜索)。
因为 LangChain 有很多不同的功能,所以一开始可能很难理解它的作用。因此我将在本文中介绍 LangChain 的(当前)六个关键模块,以便您更好地了解其功能。

四、LangChain 在不同领域的应用案例
金融行业: LangChain 应用系统可以应用于金融领域,帮助银行和金融机构进行智能客服、风险管理、舆情监控等工作,提升金融服务的质量和效率。
医疗健康: 在医疗健康领域,LangChain 可以用于患者健康管理、医疗咨询、疾病诊断等方面,为医疗机构和患者提供更好的医疗服务。
教育培训: LangChain 应用系统可以用于教育培训行业,支持在线教育、智能学习系统、智能答题系统等应用,提升教育教学的效果和效率。
零售行业: 在零售行业,LangChain 可以应用于智能客服、商品推荐、用户评论分析等方面,帮助零售企业提升销售额和客户满意度。
LangChain 应用系统的出现,为各行各业带来了新的发展机遇和挑战。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展,我们有理由相信,LangChain 将会在未来发挥越来越重要的作用,为社会进步和发展做出更大的贡献。

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