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前言
随着ChatGPT、GPT-4和其他大语言模型为我们提供了新的视角和新的可能性，在大语言模型的基础上，正在改变未来的科技格局。在这个关键时刻，LangChain，一个以大型模型为核心的全新应用开发框架，几乎与ChatGPT同时问世。作为程序开发者，我们现在能够借助大型模型的强大能力以及LangChain的便利性，创造出令人瞩目的智能应用。LangChain作为新一代的人工智能开发框架，无疑将受到程序员的热烈欢迎，并引发人工智能应用开发的新一轮热潮。
为什么是LangChain
LangChain是一个专门为开发基于语言模型的应用而构建的框架，它不仅允许我们通过API调用诸如ChatGPT、GPT-4、Llama 2等大型语言模型，还能实现更为复杂的功能。
我们认为，真正具有潜力和创新性的应用，不仅仅在于能够通过API调用语言模型，更在于具备以下两个关键特性：
- 数据感知： 能够将语言模型与其他数据源相连接，从而实现对更广泛、更多样化数据的理解和应用。
- 代理性： 使语言模型能够与其环境互动，让模型能够更深入地理解其环境，并做出有效的反应。
因此，LangChain框架的设计初衷，是使这种人工智能应用成为现实，并帮助我们充分挖掘大型语言模型的潜力。
LangChain是一个依托于大型语言模型（LLMs）构建端到端语言模型应用的框架，它使开发者能够利用语言模型来完成各种复杂的任务，如文本生成图像、文档问答、聊天机器人等。LangChain提供了一系列工具、组件和接口，旨在简化由LLMs和聊天模型驱动的应用程序的开发过程。
LangChain核心组成部分
- 模型（Models） ，涵盖了各大语言模型的LangChain接口及其调用细节，以及输出解析的机制。
- 提示模板（Prompts） ，优化提示工程流程，进一步释放大型语言模型的潜能。
- 数据检索（Indexes） ，提供构建和操作文档的方法，能够接收用户查询并返回最相关的文档，轻松建立本地知识库。
- 记忆（Memory） ，通过短期记忆和长期记忆，在对话过程中存储和检索数据，使ChatBot能够记住用户的信息。
- 链（Chains） ，作为LangChain的核心机制，封装了各种功能并以特定方式组合，通过一系列的自动化和灵活操作，完成常见的应用场景。
- 代理（Agents） ，是LangChain的另一核心机制，通过“代理”使大型模型能够自主调用外部和内部工具，实现强大的“智能化”自主代理功能！
