1. 基本概念
- 链（Chains） ：LangChain 通过链的形式组合各个组件，以实现复杂的应用。链可以是简单的，也可以是复杂的多步操作。
- 组件（Components） ：链中的各个组成部分，包括提示（prompts）、模型（models）、解析器（parsers）等。
- LangChain Expression Language (LCEL) ：一种直观的链式组合语法，支持高级功能如流处理、异步调用、批处理、并行化、重试、回退和追踪。
2. 提示（Prompts）
-
Prompt Templates：定义输入格式的模板。
- ChatPromptTemplate：用于聊天模型的提示模板。
- PromptTemplate：用于常规语言模型的提示模板。
3. 模型（Models）
-
语言模型（LLMs） ：用于生成文本的模型，如 OpenAI 的 GPT 系列。
- ChatOpenAI：OpenAI 的聊天模型。
- OpenAI：OpenAI 的常规语言模型。
- Anthropic：Anthropic 的语言模型，如 Claude 系列。
4. 解析器（Parsers）
-
Output Parsers：将模型输出解析为特定格式的解析器。
- StrOutputParser：将输出解析为字符串。
5. 内存（Memory）
-
Memory Objects：用于在调用之间持久化数据。
- ConversationBufferMemory：用于对话链条的内存对象。
- SimpleMemory：简单的键值对内存。
6. 工具（Tools）
-
工具（Tools） ：代理用来与外界交互的接口。
- 名称（Name） ：工具的名称。
- 描述（Description） ：工具的描述。
- JSON schema：工具输入的 JSON 模式。
- 函数（Function） ：工具执行的具体函数。
- 直接返回结果（Return Direct） ：是否直接将工具的结果返回给用户。
-
内置工具（Built-in Tools） ：如 WikipediaQueryRun。
-
自定义工具（Custom Tools） ：用户可以定义自己的工具。
7. 工具包（Toolkits）
- 工具包（Toolkits） ：为特定任务组合在一起的工具集合，提供便利的加载方法。
8. 链条（Chains）
- LLMChain：通过提示模板和语言模型组合而成的链。
- SequentialChain：顺序执行的链条。
- ParallelChain：并行执行的链条。
- RouterChain：基于条件路由的链条。
- Memory Chain：使用内存对象的链条。
- Structured Output Chain：生成结构化输出的链条。
9. LangChain Expression Language (LCEL)
- 基本组件（Base Components） ：所有 LCEL 对象都实现 Runnable 接口。
- 组合原语（Composition Primitives） ：如并行化组件、添加回退、动态配置等。
10. 高级功能
- 流处理（Streaming） ：实时处理模型输出。
- 异步调用（Asynchronous Calls） ：异步执行链条。
- 批处理（Batching） ：批量处理输入。
- 并行化（Parallelization） ：并行执行多个链条。
- 重试（Retries） ：失败后的重试机制。
- 回退（Fallbacks） ：失败后的回退策略。
- 追踪（Tracing） ：对链条执行过程的追踪和日志记录。
11. 错误处理
- ToolException：工具执行过程中抛出的异常。
- 错误处理函数（Error Handling Functions） ：自定义错误处理逻辑。
12. OpenAI 函数
- OpenAI Functions：LangChain 工具可以转换为 OpenAI 函数格式。
13. 超时和迭代限制
- 最大执行时间（Max Execution Time） ：设置代理的最大执行时间。
- 最大迭代次数（Max Iterations） ：设置代理的最大迭代次数。
14. 中间步骤访问
- 返回中间步骤（Return Intermediate Steps） ：返回代理执行过程中的中间步骤。
15. 处理解析错误
- 处理解析错误（Handle Parsing Errors） ：自定义解析错误的处理方式。
