LangChain 实践入门指南

chatmole
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LangChain 是一个构建在大型语言模型（LLMs）基础上的框架，它让你可以轻松创建各种应用，比如聊天机器人和文本摘要等。

这个框架的独特之处在于它允许你将不同的组件像一串珠子一样串起来，从而构建更复杂的应用。这些组件包括提示模板（Prompt templates）用来定义不同类型的对话风格，各种LLMs模型，以及决策代理（Agents）来控制LLMs的行为，还有记忆（Memory）来存储短期和长期信息。

简而言之，LangChain是一个强大的工具，让你轻松构建各种自然语言处理应用。 🔗💬🤖🚀

开始之前

在开始之前，请确保你已经安装了Python和pip。如果尚未安装，你可以访问Python官方网站获取安装指南。

步骤一：安装LangChain

首先，我们需要安装LangChain。请按照以下步骤进行操作：

  1. 打开终端或命令提示符。

  2. 检查是否已安装pip，输入以下命令：

    pip --version

    如果未安装pip，请按照Python官方文档中的指南安装它。

  3. 安装LangChain，输入以下命令：

    pip install langchain

  4. 升级LangChain版本

    pip show langchain

    pip uninstall langchain

    pip install --upgrade langchain==新版本号

  5. LangChain包的更新和维护

    pip install --upgrade langchain

步骤二：构建前端界面

我们将使用Vite-React来构建前端界面。请按照以下步骤进行操作：

  1. 创建一个新的React项目，输入以下命令：

    npx create-react-app my-qa-app

  2. 进入项目目录：

    cd my-qa-app

  3. 安装Vite，输入以下命令：

    npm install --global create-vite

  4. 创建一个新的Vite项目，输入以下命令：

    create-vite vite-react

  5. 进入Vite项目目录：

    cd vite-react

  6. 启动前端开发服务器：

    npm run dev

现在你可以访问http://localhost:3000，在浏览器中查看你的前端界面。

步骤三：构建后端服务

我们将使用FastAPI来构建后端服务。请按照以下步骤进行操作：

  1. 打开一个新的终端窗口。

  2. 创建一个新的目录用于后端项目，输入以下命令：

    mkdir my-qa-api

  3. 进入目录：

    cd my-qa-api

  4. 创建一个新的Python虚拟环境，输入以下命令：

    python -m venv venv

  5. 激活虚拟环境，输入以下命令：

    • 在Windows上：
    venv\Scripts\activate
    • 在 macOS 和 Linux 上：
    source venv/bin/activate

  6. 安装FastAPI和Uvicorn，输入以下命令：

    pip install fastapi uvicorn

  7. 创建一个FastAPI应用，你可以使用自己的代码逻辑和路由来构建文档问答系统。

步骤四：与LangChain集成

现在我们将LangChain与前端和后端集成在一起。以下是一个简单的示例：

  1. 在前端项目的Vite-React中，创建一个组件来接收用户输入和显示回答。你可以使用Axios来向后端发送用户的问题。

  2. 在后端FastAPI应用中，使用LangChain来处理用户的问题并返回答案。你可以使用LLMs来提高答案的质量。

  3. 设置前端和后端之间的通信，确保前端能够向后端发送问题并接收答案。

完整演示案例

以下是一个简单的演示案例，展示了如何构建一个文档问答系统：

前端（Vite-React）：

import React, { useState } from 'react';
import axios from 'axios';

function App() {
  const [question, setQuestion] = useState('');
  const [answer, setAnswer] = useState('');

  const handleAsk = async () => {
    try {
      const response = await axios.post('/api/ask', { question });
      setAnswer(response.data.answer);
    } catch (error) {
      console.error(error);
      setAnswer('Error occurred.');
    }
  };

  return (
    <div>
      <h1>Document QA System</h1>
      <input
        type="text"
        placeholder="Ask a question..."
        value={question}
        onChange={(e) => setQuestion(e.target.value)}
      />
      <button onClick={handleAsk}>Ask</button>
      <p>Answer: {answer}</p>
    </div>
  );
}

export default App;

后端（FastAPI）：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from langchain import LangChain

app = FastAPI()
lc = LangChain()

class Question(BaseModel):
    question: str

@app.post("/api/ask", response_model=dict)
async def ask_question(question: Question):
    try:
        answer = lc.answer(question.question)
        return {"answer": answer}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

这只是一个简单的示例，你可以根据你的需求进行扩展和改进。希望这个指南能帮助你入门LangChain并构建自己的文档问答系统！

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