LangChain介绍

LangChain 的3个场景

  第1个场景是问答系统

   第2个场景是数据处理与管理,如RAG。

   第3个场景是自动问答与客服机器人

LangChain 的6大模块

1. 模型 I/O (Model IO):对于任何大语言模型应用来说,其核心无疑都是模型自身。

2. 数据增强(Data Connection):许多 LLM应用需要的用户特定数据并不在模型的训练集中。LangChain 提供了加载、转换、存储和查询数据的构建块  

3. 链(Chain):单独使用LLM 对于简单应用可能是足够的,但面对复杂的应用,往往需要将多个 LLM 模型包装器或其他组件进行链式连接。

4. 记忆(Memory):大部分的LLM 应用都有一个对话式的界面,能够引用之前对话中的信息是至关重要的。LangChain 提供了多种工具,帮助开发者为系统添加记忆功能。记忆功能可以独立使用,也可以无缝集成到链中

5. Agent: 核心思想是利用 LLM 选择操作序列

6. 回调处理器(Callback): LangChain 提供了一个回调系统,允许开发者在 LLM应用的各个阶段对状态进行干预