AI大模型时代已经开始显露出颠覆传统开发【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net范式的趋势，新的应用开发模式正在逐渐显现【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net。LangChain是一个可以用Java【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。script来进行开发的大模型应用开发框【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。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】【转载请注明来源】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】未经授权，禁止复制转载。细讲解了这个成熟的技术路线是怎么利用大模【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。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【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net，目前提供Python和Js两种版本，它【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net目标更便捷
  【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。
  • 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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。起
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    • 主动性：允许语言模型与其环境进行交互
    【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshua著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。ng.net
    • 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.tangshu【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。ang.net【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。
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  • LangChain框架本身实现了很多组件
  【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshua【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ngnet】
  • LangChain的诞生，实际上出现了一【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。种架构，提供了一种利用GPT进行应用开发本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net的成熟技术路线，这种架构的核心思想就是C【原创不易，请尊重版权】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】hain（链）
  本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshu【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ang.net【原创不易，请尊重版权】
  • Chain的思路，对实现某种流程非常有帮著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】助，而很多企业应用，都是流程式的应用。C【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】hain的概念的本质，就是一种处理流程模未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。型，也就是把要做成功一件事，应该按照什么【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】流程才能成功进行了抽象。它比某种具体的模转载请注明出处：www.tangshuang.net【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未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】的Chain实现目标，Chain是对流程本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】范式的抽象。Chain也有多种，比如串行原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】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，就是著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。我把一个复杂的大目标，拆分成多个阶段的任【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net务，不断拆分子任务，通过按照顺序完成小任未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。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】未经授权，禁止复制转载。s，文档转化
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    • Text embedding model【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。s，文本嵌入模型
    【原创不易，请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。
    • 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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  转载请注明出处：www.tangshua转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】ng.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshua【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ng.net
  • Agents，代理
    • Tools, Toolkits
    著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】
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  • Memory，内存，
    • Chat Message，聊天记录
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• LangChain应用架构
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• LangChain的应用方向
  • RAG（Retrieval Augmented 【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。Generation，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
    【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】【转载请注明来源】
    • 垂直行业信息咨询
    【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】
    • 智能聊天机器人（客服）
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    • 摘要
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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，换转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】一个理解就是基于大模型的自动化，核心点在【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】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【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】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】【作者：唐霜】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【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】制作、告警
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  • 本质上，RAG其实是Agents的一种简【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。化特例，即Agents的理解、拆解部分可【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】按照RAG的架构实现
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  • AutoGPT
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