【AI落地工程技术】-LangChain框架介绍及使用步骤

目录

一、特点

二、原理

三、应用场景

四、未来发展趋势

五、简单LangChain使用步骤

 安装LangChain

2. 配置环境

3. 创建提示模板（Prompt Templates）

4. 构建链（Chains）

5. 运行链并处理结果

6. 优化和部署

7. 持续监控和评估

示例代码整合

六、复杂LangChain使用步骤（构建一个问答系统）

步骤 1: 准备工作

安装必要的库

获取API密钥

步骤 2: 导入库和设置配置

步骤 3: 创建问答Chain

LangChain是一个开源框架，旨在帮助从事人工智能的开发者将大语言模型（如GPT-4）与外部计算和数据来源有效地结合起来。

一、特点

  1. 开源性：LangChain以Python或JavaScript包的形式提供，允许开发者自由使用和修改。
  2. 灵活性：支持多种大语言模型，如GPT-4和HuggingFace的模型，便于开发者根据需求选择合适的模型。
  3. 模块化设计：LangChain采用模块化设计思想，允许用户根据实际需求灵活组合不同的组件，构建功能强大的语言处理系统。
  4. 易于扩展：具有良好的扩展性，能够轻松集成新的语言模型和技术，以适应不断变化的需求。

二、原理

LangChain通过以下步骤实现其功能：

  1. 用户提出初始问题：用户通过LangChain提出一个初始问题。
  2. 问题处理与向量表示：这个问题被发送到大语言模型，并将其向量表示在向量数据库中做相似性搜索。
  3. 信息检索与反馈：从向量数据库中获取与问题相关的信息块，并将其反馈给大语言模型。
  4. 答案生成或行动执行：大语言模型根据初始问题和相关信息，生成一个答案或执行一个行动。

在这个过程中，LangChain使用了几个关键组件：

  • LLM Wrapper：包装器，允许连接到大语言模型。
  • Prompt Templates：提示模板，减少了对文本的硬编码需求。
  • Indexes for Relevant Information Retrieval：相关内容的索引，用于从外部数据源中提取信息。

三、应用场景

LangChain在多个领域展现出广泛的应用前景，包括但不限于：

  1. 智能客服：通过LangChain构建的智能客服系统能够更准确地理解用户意图，提供个性化的解答方案。
  2. 内容创作：辅助内容创作者快速生成高质量的文章、摘要等文本内容。
  3. 数据分析：帮助分析师从海量数据中快速提取关键信息，生成数据报告。
  4. 跨语言交流：在医疗、商务、旅游、教育等领域中，用于语言翻译，促进跨国交流和合作。
  5. 知识库构建：支持用户整理、分类和存储本地知识库，构建智能问答系统。

四、未来发展趋势

  1. 技术融合：LangChain将与更多先进技术进行融合，如深度学习、知识图谱等，进一步提升其语言处理能力。
  2. 定制化与个性化：通过深入分析用户数据，为用户提供更加定制化和个性化的语言处理方案。
  3. 跨界应用：LangChain有望在更多领域实现跨界应用，推动相关行业的数字化转型。
  4. 性能优化：不断优化模型间的交互机制，提高在大规模数据处理场景中的性能表现。

五、简单LangChain使用步骤

  1.  安装LangChain

    首先，确保你的Python环境已经设置好，并且pip工具可用。然后，通过pip安装LangChain及其相关依赖。在命令行中运行：

pip install langchain[llms]

这个命令会安装LangChain库以及支持大型语言模型（LLM）的额外组件。

2. 配置环境

对于使用OpenAI等大型语言模型的服务，你需要设置相应的环境变量或直接在代码中提供API密钥。这里以OpenAI为例，你可以在代码中直接设置API密钥：

from langchain.llms import OpenAI  
  
# 设置OpenAI API密钥  
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key"  
  
# 初始化OpenAI模型  
llm = OpenAI(model_name="gpt-4-0613", temperature=0.7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
3. 创建提示模板（Prompt Templates）

提示模板是LangChain中一个重要的概念，它允许你定义如何向LLM发送请求。你可以创建自己的提示模板或使用LangChain提供的模板。

from langchain.prompts import PromptTemplate  
  
# 创建一个简单的提示模板  
prompt_template = PromptTemplate(  
    template="请给我解释一下{}的概念。",  
    input_variables=["topic"]  
)
4. 构建链（Chains）

链是LangChain的核心，它将多个组件（如提示模板、LLM、输出解析器等）串联起来以执行复杂的任务。

# 创建一个链，将提示模板和LLM模型连接起来  
from langchain import Chain  
  
chain = Chain(  
    prompt=prompt_template.format_prompt,  
    llm=llm  
)

注意：在上面的代码中，直接使用了prompt_template.format_prompt作为链的prompt函数，这是一个简化的示例。在实际应用中，可能需要定义一个自定义函数来处理更复杂的逻辑。

5. 运行链并处理结果

现在，可以运行链并传入输入数据来获取处理结果了。

# 定义一个输入变量  
input_data = {"topic": "机器学习"}  
  
# 运行链并获取结果  
response = chain.run(input_data)  
  
# 打印结果  
print(response)
6. 优化和部署
  • 优化链：根据实际应用场景和需求，你可能需要调整链的组件、参数或逻辑，以提高处理效果和性能。
  • 部署链：你可以使用LangServe等工具将链部署为API服务，以便在生产环境中使用。部署过程通常涉及配置API端点、处理并发请求、监控API性能等步骤。
7. 持续监控和评估

使用LangSmith等工具对部署的链进行监控和评估，以确保其稳定性和可靠性。根据监控结果对链进行调整和优化。

示例代码整合

以下是将上述步骤整合在一起的示例代码：

from langchain import Chain  
from langchain.llms import OpenAI  
from langchain.prompts import PromptTemplate  
  
# 配置OpenAI API密钥  
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key"  
  
# 初始化OpenAI模型  
llm = OpenAI(model_name="gpt-4-0613", temperature=0.7, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)  
  
# 创建提示模板  
prompt_template = PromptTemplate(  
    template="请给我解释一下{}的概念。",  
    input_variables=["topic"]  
)  
  
# 创建链  
chain = Chain(  
    prompt=prompt_template.format_prompt,  
    llm=llm  
)  
  
# 定义输入变量并运行链  
input_data = {"topic": "机器学习"}  
response = chain.run(input_data)  
  
# 打印结果  
print(response)

请注意，上述代码中的"your_openai_api_key"需要替换为你自己的OpenAI API密钥。此外，由于LangChain和OpenAI等服务的更新，某些参数和API调用方式可能会发生变化，因此请参考最新的官方文档。

六、复杂LangChain使用步骤（构建一个问答系统）

这个问答系统将使用LangChain来集成数据检索（假设使用DuckDuckGo搜索API）和大型语言模型（如OpenAI的GPT）。用户输入一个问题，系统首先搜索相关信息，然后将搜索结果作为上下文传递给LLM以生成回答。

步骤 1: 准备工作
安装必要的库

首先，你需要确保安装了所有必要的Python库。这通常包括LangChain和任何你计划使用的LLM（如OpenAI的GPT模型）的库。

pip install langchain openai transformers

注意：如果你不打算使用OpenAI的GPT模型，你可以省略openai的安装。

获取API密钥

如果你打算使用像OpenAI这样的外部服务，你需要注册并获取API密钥。这通常在你的服务提供商的网站上完成。

步骤 2: 导入库和设置配置
import os  
from langchain.chains import LLMChain  
from langchain.prompts import PromptTemplate  
from langchain.retrievers import SearchEngineRetriever  # 注意：这里只是示例，可能需要自定义  
from langchain.llms import OpenAI  
  
# 设置API密钥（这里使用环境变量来存储敏感信息）  
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "default_value_if_not_set")  
  
# 初始化LLM（这里以OpenAI为例）  
llm = OpenAI(temperature=0.5, max_tokens=100, model_name="text-davinci-003", api_key=OPENAI_API_KEY)  
  
# 注意：SearchEngineRetriever在LangChain中可能不直接支持所有搜索引擎  
# 这里我们假设有一个自定义的或第三方的检索器，但这里我们还是用Mock来模拟  
class MockSearchEngineRetriever:  
    def __init__(self):  
        # 初始化代码（如果有的话）  
        pass  
  
    def get_documents(self, query):  
        # 模拟从搜索引擎获取的结果  
        # 这里应该调用实际的搜索引擎API并处理响应  
        # 但为了示例，我们手动返回一些数据  
        if query == "苹果公司的创始人":  
            return [  
                {"title": "苹果公司创始人", "text": "苹果公司的创始人是史蒂夫·乔布斯、斯蒂夫·沃兹尼亚克和罗恩·韦恩。"}  
            ]  
        elif query == "Python的创始人":  
            return [  
                {"title": "Python创始人", "text": "Python的创始人是吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。"}  
            ]  
        else:  
            return []  
  
# 实例化检索器  
retriever = MockSearchEngineRetriever()  
  
# 定义提示模板  
prompt_template = """  
问题：{question}  
  
搜索结果摘要：  
{search_results_summary}  
  
请基于以上信息回答以下问题：  
"""  
  
# 注意：这里我们假设有一个函数可以生成搜索结果摘要，但在Mock中我们省略了这一步  
# 在实际应用中，你可能需要从检索器返回的文档中提取关键信息来构建摘要  
  
# 由于我们没有实现搜索结果摘要的生成，我们直接在模板中插入文档文本  
# 这在实际应用中可能不是最佳实践，因为它可能包含大量不必要的细节  
def format_documents(documents):  
    summaries = [f"{doc['title']}: {doc['text'][:100]}..." for doc in documents]  # 截取文本以模拟摘要  
    return "\n".join(summaries)  
  
# 修改提示模板以包含文档摘要  
prompt_template_with_summaries = prompt_template.replace("{search_results_summary}", "{documents}")  
prompt_template_with_summaries = prompt_template_with_summaries.replace("{documents}", "{document_summaries}")  
  
# 创建一个函数来生成带有摘要的提示  
def generate_prompt(question, documents):  
    document_summaries = format_documents(documents)  
    filled_prompt = prompt_template_with_summaries.format(question=question, document_summaries=document_summaries)  
    return filled_prompt  
  
# 创建PromptTemplate对象（但这里我们直接使用函数来生成提示）  
# prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template_with_summaries)  # 这行代码在当前上下文中被注释掉  
  
# 注意：由于我们直接使用了函数来生成提示，因此不需要PromptTemplate对象
步骤 3: 创建问答Chain
# 创建Chain，注意这里我们没有直接使用PromptTemplate，而是使用了函数来生成提示  
class CustomQAChain:  
    def __init__(self, llm, retriever):  
        self.llm = llm  
        self.retriever = retriever  
  
    def run(self, question):  
        # 使用检索器获取与问题相关的文档  
        documents = self.retriever.get_documents(question)  
          
        # 如果没有找到任何文档，则直接告诉用户  
        if not documents:  
            return "没有找到与您的问题相关的任何信息。"  
          
        # 使用之前定义的函数生成包含文档摘要的提示  
        prompt = generate_prompt(question, documents)  
          
        # 使用LLM处理提示并获取回答  
        answer = self.llm(prompt)  
          
        # 返回LLM生成的回答  
        return answer  
  
# 实例化问答Chain  
qa_chain = CustomQAChain(llm=llm, retriever=retriever)  
  
# 测试问答Chain  
question = "苹果公司的创始人是谁？"  
answer = qa_chain.run(question)  
print(f"问题：{question}\n回答：{answer}")  
  
# 你可以继续测试其他问题  
question = "Python的创始人是谁？"  
answer = qa_chain.run(question)  
print(f"问题：{question}\n回答：{answer}")

这里的generate_prompt函数和MockSearchEngineRetriever类已经在之前的步骤中定义好了。generate_prompt函数负责根据问题和检索到的文档生成一个适合LLM处理的提示，而MockSearchEngineRetriever类则模拟了一个检索器，它根据问题返回一些预定义的文档。

在实际应用中，检索器可能会是一个复杂的系统，它使用真实的搜索引擎API（如Google Custom Search JSON API、Bing Search API等）来检索互联网上的信息，并处理这些信息的格式和相关性。此外，你可能还需要一个更复杂的逻辑来生成提示，包括从检索到的文档中提取关键信息、构建摘要、处理多个文档等。

在这个示例中，为了简化，直接使用了模拟的检索器和提示生成函数。然而，这种方法为你提供了一个构建更复杂问答系统的框架，你可以根据需要对其进行扩展和修改。

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