AI大模型时代已经开始显露出颠覆传统开发本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。范式的趋势，新的应用开发模式正在逐渐显现【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】。LangChain是一个可以用Java【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】script来进行开发的大模型应用开发框原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net架，它本质上也提供了一种用大模型来进行应【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】用开发的成熟的技术路线/框架。本期节目详【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】细讲解了这个成熟的技术路线是怎么利用大模转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】型来进行应用的。

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内容摘要

• 什么是LangChain？
  • LangChain本身是一个开源开发框架【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】，目前提供Python和Js两种版本，它【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】以大模型作为其核心依赖之一，以让实现应用转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net目标更便捷
  【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
  • LangChain的核心理念：
    • 数据感知：将语言模型与其他数据源连接在一转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。起
    【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】
    • 主动性：允许语言模型与其环境进行交互
    【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】
    • 链性：应用模块/组件之间以链的形式组合在一起
    【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。
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  • LangChain框架本身实现了很多组件
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  • LangChain的诞生，实际上出现了一【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】种架构，提供了一种利用GPT进行应用开发【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的成熟技术路线，这种架构的核心思想就是C未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.nethain（链）
  转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
  • Chain的思路，对实现某种流程非常有帮【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】助，而很多企业应用，都是流程式的应用。C原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】hain的概念的本质，就是一种处理流程模【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】型，也就是把要做成功一件事，应该按照什么【原创不易，请尊重版权】【原创不易，请尊重版权】流程才能成功进行了抽象。它比某种具体的模【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】型层次更高，不同的业务模型都可以借助相同本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】的Chain实现目标，Chain是对流程【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】范式的抽象。Chain也有多种，比如串行著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net链、并行链、路由链。
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  • 它背后的思想其实也是我们做事的方法，就是原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。我把一个复杂的大目标，拆分成多个阶段的任【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。务，不断拆分子任务，通过按照顺序完成小任本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。务之后，不断积累，最终完成整个目标
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• LangChain应用的模块/要素
  • Chains，链
    • Executors，执行器
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  • Model I/O，模型
    • Prompt，提示
      • PromptTemplate
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      • Example Selectors
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    • Chat Models
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    • LLMs
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    • Output parsers
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  • Retrieval，数据检索
    • Document loaders，文档加载
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    • Document transformer【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】s，文档转化
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    • Text embedding model【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。s，文本嵌入模型
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    • Vector Stores，向量存储器
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    • Retrievers，检索器
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    • Indexing，索引
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  • Agents，代理
    • Tools, Toolkits
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  • Memory，内存，
    • Chat Message，聊天记录
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• LangChain应用架构
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。

• LangChain的应用方向
  • RAG（Retrieval Augmented 本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.netGeneration，检索增强生成），基于LangChain+检索来实现内容生成的应用技术
    • RAG Search
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    • 企业知识库
    本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】
    • 垂直行业信息咨询
    【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。
    • 智能聊天机器人（客服）
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    • 摘要
    【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。
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  • Agents，reasoning engines 推理引擎，基于 LLMs 的理解任务、拆解任务、执行任务的集合，换未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】一个理解就是基于大模型的自动化，核心点在【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。于：1. 通过大模型来理解任务、拆分任务和执行任务的方式，把大模型作为未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】该目标的“打工人”；2. 可以通过执行器（Executor）反复调用工具（Tool）API完成任务【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】目标，也就是为“打工人”提供生产资料
    • 角色扮演：法律助手、订票助手、行业专家
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    • 数据处理：数据整理、分析、报表制作、报告【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】制作、告警
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  • 本质上，RAG其实是Agents的一种简【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】化特例，即Agents的理解、拆解部分可【版权所有，侵权必究】【转载请注明来源】按照RAG的架构实现
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• LangChain有哪些应用产品
  • AutoGPT
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  • BabyAGI
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