langchain Introduction

LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。以下是LangChain框架的一些核心特性和组成部分：

  1. 开发（Development）：

    • LangChain提供了开源的构建模块、组件和第三方集成，帮助开发者构建应用程序。
    • 使用LangGraph可以构建具有一流流式处理和人机协作支持的有状态代理。

  2. 生产化（Productionization）：

    • LangSmith是一个开发者平台，允许用户检查、监控和评估链，以便持续优化并自信地部署。

  3. 部署（Deployment）：

    • 通过LangGraph Cloud，可以将LangGraph应用程序转变为生产就绪的API和助手。

  4. 框架组成：

    • langchain-core：基础抽象和LangChain表达式（LCEL）。
    • langchain-community：第三方集成。
    • 合作伙伴库（例如langchain-openai、langchain-anthropic等）：一些集成已进一步拆分为自己的轻量级库，仅依赖于langchain-core。
    • langchain：组成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
    • LangGraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，构建强大且有状态的多参与者应用程序。与LangChain无缝集成，但也可以单独使用。
    • LangServe：将LangChain链部署为REST API。
    • LangSmith：一个开发者平台，让您调试、测试、评估和监控LLM应用程序。

  5. 其他特性：

    • LangChain支持使用SimpleSequentialChain将一个函数的输出作为下一个函数的输入。
    • 提供了多种文档加载器，方便从第三方应用（如Dropbox、Google Drive、Microsoft OneDrive等）导入数据。
    • 支持超过25种不同的嵌入方法和50多种不同的向量存储（包括云托管和本地）。
    • 提供TextSplitters，将大型文本文档分割成小的、语义上有意义的块。
    • 支持检索增强生成（RAG），其检索器模块接受字符串查询作为输入并返回文档列表。
    • 通过简单的工具为系统添加记忆，以解决LLMs默认没有长期记忆的问题。
    • LangChain代理可以使用给定的语言模型作为“推理引擎”来确定采取哪些行动。

LangChain框架通过提供这些工具和集成选项，使得开发者能够更容易地构建、部署和管理基于LLM的应用程序。