什么是大语言模型
大语言模型是一种人工智能模型，通常使用深度学习技术，比如神经网络，来理解和生成人类语言。这些模型的“大”在于它们的参数数量非常多，可以达到数十亿甚至更多，这使得它们能够理解和生成高度复杂的语言模式。
你可以将大语言模型想象成一个巨大的预测机器，其训练过程主要基于“猜词” ：给定一段文本的开头，它的任务就是预测下一个词是什么。模型会根据大量的训练数据（例如在互联网上爬取的文本），试图理解词语和词组在语言中的用法和含义，以及它们如何组合形成意义。它会通过不断地学习和调整参数，使得自己的预测越来越准确。
比如我们给模型一个句子：“今天的天气真”，模型可能会预测出“好”作为下一个词，因为在它看过的大量训练数据中，“今天的天气真好”是一个常见的句子。这种预测并不只基于词语的统计关系，还包括对上下文的理解，甚至有时能体现出对世界常识的认知，比如它会理解到，人们通常会在天气好的时候进行户外活动。因此也就能够继续生成或者说推理出相关的内容。
但是，大语言模型并不完全理解语言，它们没有人类的情感、意识或理解力。它们只是通过复杂的数学函数学习到的语言模式，一个概率模型来做预测，所以有时候它们会犯错误，或者生成不合理甚至偏离主题的内容。
咱们当然还是主说LangChain。LangChain 是一个全方位的、基于大语言模型这种预测能力的应用开发工具，它的灵活性和模块化特性使得处理语言模型变得极其简便。不论你在何时何地，都能利用它流畅地调用语言模型，并基于语言模型的“预测”或者说“推理”能力开发新的应用。
LangChain 的预构建链功能，就像乐高积木一样，无论你是新手还是经验丰富的开发者，都可以选择适合自己的部分快速构建项目。对于希望进行更深入工作的开发者，LangChain 提供的模块化组件则允许你根据自己的需求定制和创建应用中的功能链条。
安装LangChain
默认情况下，是没有同时安装所需的依赖项。 也就是说，当你 pip install langchain 之后，可能还需要 pip install openai、pip install chroma（一种向量数据库）…… 用下面两种方法，我们就可以在安装 LangChain 的方法时，引入大多数的依赖项。 安装LangChain时包括常用的开源LLM（大语言模型） 库：
安装完成之后，还需要更新到 LangChain 的最新版本，这样才能使用较新的工具。
如果你想从源代码安装，可以克隆存储库并运行：
LangChain 的 GitHub 社区非常活跃，你可以在这里找到大量的教程和最佳实践，也可以和其他开发者分享自己的经验和观点。
LangChain也提供了详尽的 API 文档，这是你在遇到问题时的重要参考。不过呢，我觉得因为 LangChain太新了，有时你可能会发现文档中有一些错误。在这种情况下，你可以考虑更新你的版本，或者在官方平台上提交一个问题反馈。
OpenAI API
下面我想说一说OpenAI的API。
关于ChatGPT和GPT-4，我想就没有必要赘言了，网上已经有太多资料了。但是要继续咱们的LangChain实战课，你需要对OpenAI的API有进一步的了解。因为，LangChain本质上就是对各种大模型提供的API的套壳，是为了方便我们使用这些API，搭建起来的一些框架、模块和接口。
因此，要了解LangChain的底层逻辑，需要了解大模型的API的基本设计思路。而目前接口最完备的、同时也是最强大的大语言模型，当然是OpenAI提供的GPT家族模型。
有了OpenAI的账号和Key，你就可以在面板中看到各种信息，比如模型的费用、使用情况等。下面的图片显示了各种模型的访问数量限制信息。其中，TPM和RPM分别代表tokens-per-minute、requests-per-minute。也就是说，对于GPT-4，你通过API最多每分钟调用200次、传输40000个字节。
这里，我们需要重点说明的两类模型，就是图中的Chat Model和Text Model。这两类Model，是大语言模型的代表。当然，OpenAI还提供Image、Audio和其它类型的模型，目前它们不是LangChain所支持的重点，模型数量也比较少。
- Chat Model，聊天模型，用于产生人类和AI之间的对话，代表模型当然是gpt-3.5-turbo（也就是ChatGPT）和GPT-4。当然，OpenAI还提供其它的版本，gpt-3.5-turbo-0613代表ChatGPT在2023年6月13号的一个快照，而gpt-3.5-turbo-16k则代表这个模型可以接收16K长度的Token，而不是通常的4K。（注意了，gpt-3.5-turbo-16k并未开放给我们使用，而且你传输的字节越多，花钱也越多）
- Text Model，文本模型，在ChatGPT出来之前，大家都使用这种模型的API来调用GPT-3，文本模型的代表作是text-davinci-003（基于GPT3）。而在这个模型家族中，也有专门训练出来做文本嵌入的text-embedding-ada-002，也有专门做相似度比较的模型，如text-similarity-curie-001。
上面这两种模型，提供的功能类似，都是接收对话输入（input，也叫prompt），返回回答文本（output，也叫response）。但是，它们的调用方式和要求的输入格式是有区别的，这个我们等下还会进一步说明。
下面我们用简单的代码段说明上述两种模型的调用方式。先看比较原始的Text模型（GPT3.5之前的版本）。
调用 Text 模型
第1步，先注册好你的API Key。
第2步，用 pip install openai 命令来安装OpenAI库。
第3步，导入 OpenAI API Key。
第4步，导入OpenAI库，并创建一个Client。
第5步，指定 gpt-3.5-turbo-instruct（也就是 Text 模型）并调用 completions 方法，返回结果。
在使用OpenAI的文本生成模型时，你可以通过一些参数来控制输出的内容和样式。这里我总结为了一些常见的参数。
第6步，打印输出大模型返回的文字。
调用 Chat 模型
整体流程上，Chat模型和Text模型的调用是类似的，只是前面加了一个chat，然后输入（prompt）和输出（response）的数据格式有所不同。 Chat模型 vs Text模型 Chat模型和Text模型都有各自的优点，其适用性取决于具体的应用场景。 相较于Text模型，Chat模型的设计更适合处理对话或者多轮次交互的情况。这是因为它可以接受一个消息列表作为输入，而不仅仅是一个字符串。这个消息列表可以包含system、user和assistant的历史信息，从而在处理交互式对话时提供更多的上下文信息。 这种设计的主要优点包括：
- 对话历史的管理：通过使用Chat模型，你可以更方便地管理对话的历史，并在需要时向模型提供这些历史信息。例如，你可以将过去的用户输入和模型的回复都包含在消息列表中，这样模型在生成新的回复时就可以考虑到这些历史信息。
- 角色模拟：通过system角色，你可以设定对话的背景，给模型提供额外的指导信息，从而更好地控制输出的结果。当然在Text模型中，你在提示中也可以为AI设定角色，作为输入的一部分。 然而，对于简单的单轮文本生成任务，使用Text模型可能会更简单、更直接。例如，如果你只需要模型根据一个简单的提示生成一段文本，那么Text模型可能更适合。从上面的结果看，Chat模型给我们输出的文本更完善，是一句完整的话，而Text模型输出的是几个名字。这是因为ChatGPT经过了对齐（基于人类反馈的强化学习），输出的答案更像是真实聊天场景。 好了，我们对OpenAI的API调用，理解到这个程度就可以了。毕竟我们主要是通过LangChain这个高级封装的框架来访问Open AI。
