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LangChain介绍
用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 LLM 应用架构就是指基于语言模型的应用程序设计和开发的架构。 LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。
特性：
- 数据感知：将语言模型与其他数据源连接在一起
- 主动性：允许语言模型与其环境进行交互
价值主张：
- 组件
- 用例特定链
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流程：
- Loading：文档加载器把Documents 加载为以LangChain能够读取的形式。
- Splitting：文本分割器把Documents 切分为指定大小的分割，我把它们称为“文档块”或者“文档片”。
- Storage：将上一步中分割好的“文档块”以“嵌入”（Embedding）的形式存储到向量数据库（Vector DB）中，形成一个个的“嵌入片”。
- Retrieval：应用程序从存储中检索分割后的文档（例如通过比较余弦相似度，找到与输入问题类似的嵌入片）。
- Output：把问题和相似的嵌入片传递给语言模型（LLM），使用包含问题和检索到的分割的提示生成答案。
信息获取：转换为向量进行比较（距离或相似度），常用的又欧式距离和余弦相似度：
- 欧氏距离：这是最直接的距离度量方式，就像在二维平面上测量两点之间的直线距离那样。在高维空间中，两个向量的欧氏距离就是各个对应维度差的平方和的平方根。
- 余弦相似度：在很多情况下，我们更关心向量的方向而不是它的大小。例如在文本处理中，一个词的向量可能会因为文本长度的不同，而在大小上有很大的差距，但方向更能反映其语义。余弦相似度就是度量向量之间方向的相似性，它的值范围在-1到1之间，值越接近1，表示两个向量的方向越相似。
