LangChain

LangChain 是一个开源框架,可实现大型语言模型与实时数据的无缝集成,用于构建先进的 AI 应用。

LangChain 是一个开源框架,专为开发由大型语言模型(LLMs)驱动的应用而设计。由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 于 2022 年创建,LangChain 旨在简化强大 LLM(如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4)与各类外部数据源的集成,助力开发高级自然语言处理(NLP)应用。

为什么 LangChain 很重要

LangChain 通过组织大量数据并使 LLM 能够无缝访问和利用这些数据,简化了生成式 AI 应用界面的创建过程。这对需要实时数据更新的应用开发者来说至关重要,因为它让模型能够突破静态训练数据的限制,获取和利用最新信息。

LangChain 的主要特性

  • 开发: LangChain 提供了一套开源构建模块、组件和第三方集成,用于开发 LLM 应用,包括如 LangGraph 之类的工具,可创建支持流式和人类参与的有状态代理。
  • 生产化: LangChain 提供 LangSmith 平台,用于检查、监控和评估你的 LLM 应用,确保其可以持续优化并自信部署。
  • 部署: LangChain 通过 LangGraph Cloud 实现将 LLM 应用转换为生产级 API 和助手,方便轻松部署和扩展。

核心组件

  1. langchain-core: 基础抽象和 LangChain 表达式语言。
  2. langchain-community: 第三方集成,包括如 langchain-openai 和 langchain-anthropic 等合作包。
  3. langchain: 构建应用认知架构的链、代理和检索策略。
  4. LangGraph: 通过将步骤建模为图中的边和节点,用于构建健壮且有状态的多参与者 LLM 应用。
  5. LangServe: 以 REST API 形式部署 LangChain 链。
  6. LangSmith: 面向开发者的调试、测试、评估和监控 LLM 应用的平台。

常见问题

什么是 LangChain?

LangChain 是一个开源框架,旨在简化由大型语言模型(LLM)如 GPT-3.5 和 GPT-4 驱动的应用程序开发。它支持与外部数据源集成,用于构建高级自然语言处理应用。

LangChain 由谁创建?

LangChain 由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 于 2022 年创建。

LangChain 的主要特性有哪些?

LangChain 提供用于 LLM 应用开发的构建模块和第三方集成,配有用于监控和评估的平台(LangSmith),以及如 LangGraph Cloud 等面向生产环境的 API 部署工具。

LangChain 包含哪些核心组件?

LangChain 包含 langchain-core(用于抽象)、langchain-community(第三方集成)、主 langchain 包(用于代理和检索)、LangGraph(多参与者工作流)、LangServe(REST API)和 LangSmith(调试和监控)。

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