LangChain中文入门教程：开启你的LLM应用开发之旅

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在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）的应用开发正变得越来越广泛。今天，我们要介绍一个为LLMs应用提供通用接口的框架——LangChain，它将简化你的应用程序开发流程。

LangChain 相关教程资料

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LangChain资源概览

  • Colab地址：包含本文所有案例，方便您直接在云端进行实践。
  • Gitbook：提供详细的文档，方便阅读和学习。
  • GitHub地址：LangChain的开源代码库，您可以在这里找到更多资源和社区支持。

修改OPENAI API请求根路由

如果想把OPENAI API的请求根路由修改成自己的代理地址，可以通过设置环境变量 OPENAI_API_BASE 来进行修改，参考代码。或在初始化OpenAI相关模型对象时，传入 openai_api_base 变量，参考代码。

一、LangChain介绍

LangChain官方文档提供了全面的指南，从基本概念到实际应用，帮助您快速理解并开始使用LangChain。

LangChain的主要特点

  • 模块化构建：提供模块化的构建块和组件，便于集成到第三方服务中。
  • 生命周期支持：涵盖应用程序的整个生命周期，确保每个阶段的顺利进行。
  • 开源与集成：提供开源库和工具，支持与多种第三方服务的集成。
  • 生产化工具：LangSmith是一个开发平台，用于调试、测试、评估和监控基于LLM的应用程序。
  • 部署：LangServe允许将LangChain链作为REST API部署，方便应用程序的访问和使用。

理解Agent和Chain

  • Chain：在LangChain中，Chain是指一系列按顺序执行的任务或操作，这些任务通常涉及与语言模型的交互。
  • Agent：Agent是LangChain中更为高级和自主的实体，负责管理和执行Chain。

LangChain的部署配置全流程

  1. 环境准备：配置环境变量，如OPENAI_API_KEY，确保Python环境已安装。
  2. 安装依赖：通过pip安装LangChain及相关依赖。
  3. 创建应用：使用LangChain CLI工具创建新的LangChain应用。
  4. 添加组件：根据需要添加不同的链（Chain）和代理（Agent）到应用中。
  5. 配置路由：在应用的服务器配置文件中添加路由，以便可以通过REST API访问。
  6. 启动服务：运行LangChain服务，使应用可通过指定的端口访问。
  7. 测试应用：在浏览器中访问应用的playground页面进行测试和调试。

结论

LangChain不仅简化了大型语言模型应用的开发流程，还提供了强大的工具来支持应用程序的整个生命周期。无论你是开发者还是技术爱好者，LangChain都是一个值得关注和尝试的工具。

感谢您的阅读，如果你对LangChain有任何想法或见解，欢迎在评论区留言讨论。

#LangChain #大型语言模型 #应用开发

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