LangChain实战课笔记

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LangChain模型的核心地位

在LangChain框架中，模型是整个应用开发的基础与核心。LangChain通过封装语言模型，帮助开发者更加高效地调用大模型，实现复杂的功能。可以理解为，模型在LangChain中就像发动机一样，驱动整个系统的运行。如果没有模型的支持，LangChain框架的功能将难以施展。

核心特点：

抽象化的调用接口

LangChain对模型调用进行了高度抽象化，支持多种语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Hugging Face社区的开源模型等。

灵活适配性

开发者可以方便地在不同模型间切换，而无需更改核心代码逻辑。

支持复杂任务分解

通过LangChain提供的工具和方法，用户不仅能发送输入和接收输出，还可以完成输入预处理、输出解析等复杂任务链条。

模型的I/O的完整流程

模型的输入与输出（Model I/O）是使用语言模型的核心过程，LangChain将这一过程分为三个阶段，并提供相关工具。

输入提示（Prompt Engineering）

输入提示是与模型交互的第一步，也是至关重要的一环。
LangChain通过PromptTemplate简化了提示的构建，使开发者能够以动态、结构化的方式组织提示内容。 具体操作如下：

模块构建：PromptTemplate允许开发者定义模板格式，动态插入变量以满足不同任务需求。例如：
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = """您是一位专业的鲜花店文案撰写员。\n
对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？
"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
灵活调整：通过模板的变量参数化，可以在不同场景中重用同一套提示，大幅提高开发效率和代码维护性。

调用模型

调用模型是LangChain中承上启下的一环，涉及从Prompt生成具体输出。LangChain通过统一的接口支持多种类型的模型调用：

  • 大语言模型（LLM） ：如OpenAI的GPT系列，处理自然语言输入和生成文本输出。

  • 聊天模型（Chat Models） ：如ChatGPT系列，支持消息上下文交互。

  • 嵌入模型（Embedding Models） ：如OpenAI的text-embedding-ada-002，用于生成向量表示。

from langchain import OpenAI

model = OpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-instruct')
input_prompt = prompt.format(flower_name="玫瑰", price="50")
output = model.invoke(input_prompt)
print(output)
  • 支持多模型切换：无论是OpenAI的闭源模型，还是Hugging Face社区的开源模型，都可以通过LangChain的同一调用接口无缝集成，适配性强。
输出解析（Parsing）

模型的输出通常是非结构化的自然语言文本，而在实际应用中，往往需要将输出解析为可操作的结构化数据。LangChain提供了工具帮助开发者完成这一任务。

  • 解析原理：通过内置解析器（Parser）或自定义解析器，从文本中提取关键信息。例如，可以解析出鲜花文案的“描述”和“理由”字段。

  • 输出实例： 假设模型生成了如下文案：

    “让你心动！50元就可以拥有这支充满浪漫气息的玫瑰花束，让TA感受你的真心爱意。”
    开发者可以定义解析器，将上述内容提取为：

    {
    "description": "让你心动！50元就可以拥有这支充满浪漫气息的玫瑰花束。",
    "reason": "爱情是无价的，50元对应热恋中的情侣。"
}

  • LangChain解析工具的优势：

    • 简化了对非结构化数据的处理。

    • 提高代码的可读性和维护性，减少人工干预。

LangChain的优势与适用场景

在实际应用中，开发者可能会质疑：直接调用API是否也能完成相同的任务？答案是可以，但LangChain提供了显著的扩展性和便利性。

  1. 模块化开发：LangChain将输入、模型调用、输出解析分开，实现了开发逻辑的高度模块化。例如，一个鲜花店的文案生成程序，不仅可以支持不同的模型，还能快速适配新的任务。
  2. 高效模板管理：PromptTemplate让开发者能够统一管理提示格式，避免在代码中频繁拼接字符串，降低出错率。
  3. 统一调用接口：通过LangChain，不同模型的调用接口被抽象为统一的模式，切换模型无需改动主要业务代码。
  4. 易于扩展：LangChain支持集成更多自定义逻辑，例如输入预处理、复杂解析等，为实现更复杂的应用留有空间。

适用场景有：生成电商产品描述、广告文案等。智能问答系统中的答案生成与解析。数据挖掘中将文本转为结构化数据的任务。

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