LangChain.js 入门和实战指南

LangChain 是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的框架。它提供了一套丰富的工具和接口，使得开发者可以更容易地与语言模型进行交互，构建复杂的应用。以下是 LangChain 的入门和实战指南：

前期准备

• Python 基础：需要有基本的 Python 编程能力。
• Shell 基础：环境配置和问题排查需要使用到 Shell 命令。
• 面向对象思想：有助于理解 LangChain 的工程结构。
• 硬件要求：至少6GB显存的显卡或 OPENAI_API_KEY。如果是使用 OPENAI_API_KEY，建议选择 GPT 3.5 版本，成本效益较高。

安装 LangChain

通过 pip 安装 LangChain：

pip install langchain

环境配置

建议使用 conda 管理 Python 环境，并将模型与 LangChain 分别安装在两套环境中，避免版本冲突。

基本概念

• Loader：用于加载不同来源的数据，如文件、网页等。
• Document：加载后的数据需要转换成 Document 对象。
• Text Splitter：用于分割长文本，以适应语言模型的输入限制。
• Vectorstore：向量数据库，用于存储文本的向量表示，以便于搜索和比较。
• Chain：任务的集合，可以按顺序执行多个任务。
• Agent：可以动态选择和调用 Chain 或工具来执行任务。

实战案例

1. 加载文档并进行问答：

   • 使用 DirectoryLoader 加载文件夹中的文档。
   • 使用 CharacterTextSplitter 分割文本。
   • 使用 OpenAIEmbeddings 计算文本的向量表示。
   • 使用 Chroma 创建向量数据库并进行检索。

2. 构建聊天机器人：

   • 使用 ChatOpenAI 作为语言模型。
   • 使用 ConversationBufferMemory 存储对话历史。

3. 构建智能体（Agent）：

   • 使用 initialize_agent 初始化智能体。
   • 使用 load_tools 加载所需的工具。

4. 结构化输出：

   • 使用 StructuredOutputParser 将模型输出解析为结构化数据。

5. 与 API 交互：

   • 使用 APIChain 与外部 API 进行交互，获取数据。

6. 自定义工具：

   • 创建自定义的 BaseTool，用于执行特定的功能。

调试与部署

• 使用 LangSmith 工具进行调试、测试、评估和监控。
• 使用 WanDB 进行模型应用的调试。

社区资源

• LangChain 中文网：提供中文文档和教程。
• GitHub Issues：用于解决问题和交流。

注意事项

• 注意 API 调用的权限和成本。
• 保持对 LangChain 框架的持续学习，以跟上其快速的更新节奏。

以上是LangChain入门必备学习指南，通过以上学习的准备可以逐步构建自己的语言模型应用。记得多实践，因为 LangChain 的强大功能需要通过实践来充分理解和运用。

以下是一些参考资料供大家学习参考：

第 1 篇资料：LangChain 入门与避坑指北 - 知乎

第 2 篇资料：LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑，可以 ...

第 3 篇资料：9个范例带你入门langchain - 知乎

第 4 篇资料：LangChain 中文入门教程 | LangChain 的中文入门教程 - GitBook

第 5 篇资料：GitHub - kebijuelun/langchain_book: 《LangChain 简明讲义 ...

第 6 篇资料：入门指南: 链 | ️ Langchain

第 7 篇资料：GitHub - jordddan/langchain-: LangChain 的中文入门教程

第 8 篇资料：介绍 - 《LangChain 中文入门教程》 - 书栈网 · BookStack

第 9 篇资料：LangChain中文网:500页中文文档教程，助力大模型LLM应用 ...

第 10 篇资料：快速入门， 使用LLMs | ️ Langchain