前面我们介绍了LlamaIndex相关内容，现在我们来介绍LlamaIndex的竞争对手LangChain
LangChain同样也是一套大模型应用的开发框架，相对与LlamaIndex来说，LangChain更注重与模型交互的封装，而数据处理相关的内容，就相对粗糙一些
LangChain项目地址:github.com/langchain-a… LangChain文档(python版本)：
- 功能模块：python.langchain.com/docs/tutori…
- API 文档：python.langchain.com/api_referen…
- 三方组件集成：python.langchain.com/docs/integr…
- 更多 HowTo：python.langchain.com/docs/how_to…
模型调用
使用不同的模型
在LlamaIndex中默认支持openai模型调用，LangChain也是一样
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(dotenv_path='../.env')
from langchain.chat_models import init_chat_model
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")
response = model.invoke("你是谁")
print(response.content)
如果我们想换个模型怎么办？在LlamaIndex中，需要安装依赖，声明调用的模型，在LangChain中，只需要安装依赖，然后更换参数即可,比如，更换deepseek
pip install -U langchain-deepseek
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
load_dotenv(dotenv_path='../.env')
model_dict = {
'1':'gpt-4o-mini',
'2':'deepseek-chat',
'3':'deepseek-reasoner',
}
model_provider_info = {
'gpt-4o-mini':'openai',
'deepseek-r1':'deepseek',
'deepseek-reasoner':'deepseek'
}
def choice_model():
print('可用模型：')
for k,v in model_dict.items():
print('{}: {}'.format(k, v))
user_choice = input('请输入: ')
if user_choice not in model_dict.keys():
print('非法选项')
model_name = model_dict.get(user_choice)
model_provider = model_provider_info.get(model_name)
model = init_chat_model(model=model_name,model_provider=model_provider)
return model
messages = []
model = None
while True:
if not model:
model = choice_model()
message_input = input('用户(按c切换模型)：')
if message_input.lower() == 'q':
break
if message_input.lower() == 'c':
model = None
continue
messages.append(HumanMessage(message_input))
response = model.stream(messages)
ai_message = ''
for resp in response:
print(resp.text(),end='',flush=True)
print()
messages.append(AIMessage(ai_message))
相对来说LangChain的方式会更加灵活
与模型对话
单轮对话
from langchain.chat_models import init_chat_model
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")
response = model.invoke("你是谁")
print(response.content)
多轮对话
LangChain对OpenAI接口中的role进行了封装
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model
load_dotenv(dotenv_path='../.env')
from langchain.schema import (
AIMessage, # 等价于OpenAI接口中的assistant role
HumanMessage, # 等价于OpenAI接口中的user role
SystemMessage # 等价于OpenAI接口中的system role
)
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")
messages = [
SystemMessage(content="介绍一下你自己。"),
HumanMessage(content="我是学员，我叫wiki。"),
AIMessage(content="欢迎！"),
HumanMessage(content="我是谁")
]
ret = model.invoke(messages)
print(ret.content)
流式输出
for token in model.stream("你是谁"):
print(token.content, end="")
Prompt
提示词是和大模型交互中非常重要的一环，Langchain也提供了相应的封装
from langchain.prompts import (
PromptTemplate,
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder
)
from langchain.chat_models import init_chat_model
import dotenv
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
dotenv.load_dotenv()
model = init_chat_model(model='gpt-4o-mini', model_provider='openai')
def send_message(prompt):
print(prompt)
resp = model.stream(prompt)
for chunk in resp:
print(chunk.text(), end='', flush=True)
print()
自定义变量
def cus_variables():
"""
自定义变量
"""
temp = PromptTemplate.from_template('请用通俗易懂的语言介绍{name}')
print("===Template===")
print(temp)
print("===Prompt===")
print(temp.format(name='python'))
send_message(prompt=temp.format(name='python'))
输出：
===Template===
input_variables=['name'] input_types={} partial_variables={} template='请用通俗易懂的语言介绍{name}'
===Prompt===
请用通俗易懂的语言介绍python
Python是一种广泛使用的编程语言，因其简单易学而受到许多人的喜爱。它的语法清晰，就像写英文一样，适合初学者，也因此被称为“可读性高的语言”。
以下是Python的一些主要特点：
1. **易学易用**：Python的语法简单明了，初学者可以很快上手，写出自己的程序。
2. **跨平台**：Python可以在多种操作系统上运行，如Windows、macOS和Linux等，这意味着你写的代码可以在不同的电脑上执行。
3. **强大的社区支持**：Python有一个活跃的开发者社区，提供了丰富的库和框架，可以帮助你快速开发各种应用，比如网页、数据分析、人工智能等。
4. **多用途**：Python可以用来做很多事情，包括网站开发、数据科学、机器学习、自动化脚本、游戏开发等等。
5. **开源**：Python是开源的，意味着你可以自由使用和修改它，这样开发者可以不断改进和分享代码。
总的来说，Python是一门非常适合初学者的编程语言，也是专业开发人员的常用工具，因其功能强大和灵活性，广泛应用于各个领域。
通过模板处理对话上下文
def chat_template():
"""模板处理上下文"""
temp = ChatPromptTemplate.from_messages(
messages=[
SystemMessagePromptTemplate.from_template(
'你是{product}的客服助手，工号是{code}'
),
HumanMessagePromptTemplate.from_template(
'{query}'
)
]
)
prompt = temp.format_messages(
product='中国移动',
code='065700',
query='你是谁'
)
send_message(prompt=prompt)
输出：
[SystemMessage(content='你是中国移动的客服助手，工号是065700', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='你是谁', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
您好，我是中国移动的客服助手，工号065700。请问有什么我可以帮助您的吗？
将多轮对话转换为模板
def muti_template():
"""模板处理多轮对话"""
user_message = '"Translate your answer to {language}.'
user_message_temp = HumanMessagePromptTemplate.from_template(user_message)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
messages=[
MessagesPlaceholder('history'), user_message_temp
]
)
human_message = HumanMessage(content="Who is Elon Musk?")
ai_message = AIMessage(
content="Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer"
)
messages = chat_prompt.format_prompt(
# 对 "history" 和 "language" 赋值
history=[human_message, ai_message], language="中文"
)
print(messages.to_messages())
send_message(prompt=messages)
输出:
[HumanMessage(content='Who is Elon Musk?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='"Translate your answer to 中文.', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
messages=[HumanMessage(content='Who is Elon Musk?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='"Translate your answer to 中文.', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
埃隆·马斯克是一位亿万富翁企业家、发明家和工业设计师。
从文件加载Prompt
一个项目中，会有很多很多的提示词，我们不可能把提示词都写在代码里，这样会很难维护，LangChain支持从文件读取提示词
propmt.txt:
编写一个{script_name}的python程序
def load_prompt_from_file():
temp = PromptTemplate.from_file('./prompt/prompt.txt')
print("===Template===")
print(temp)
print("===Prompt===")
prompt = temp.format(script_name='输出菱形九九乘法表')
send_message(prompt=prompt)
输出：
===Template===
input_variables=['script_name'] input_types={} partial_variables={} template='编写一个{script_name}的python程序'
===Prompt===
编写一个输出菱形九九乘法表的python程序
当然可以！下面是一个使用Python编写的程序，用于输出菱形形状的九九乘法表。该程序会生成从1到9的乘法结果，并将其格式化为菱形形状输出。
def print_diamond_multiplication_table():
# 打印上半部分的九九乘法表
for i in range(1, 10):
# 打印空格
print(' ' * (9 - i), end='')
# 打印乘法表的一行
for j in range(1, i + 1):
print(f"{j} * {i} = {i * j:<2}", end=' ')
print() # 换行
# 打印下半部分的九九乘法表
for i in range(8, 0, -1):
# 打印空格
print(' ' * (9 - i), end='')
# 打印乘法表的一行
for j in range(1, i + 1):
print(f"{j} * {i} = {i * j:<2}", end=' ')
print() # 换行
# 调用函数打印菱形九九乘法表
print_diamond_multiplication_table()
### 代码说明：
1. **上半部分**：使用一个外层循环从1到9，打印每一行的乘法表。在每一行前面打印相应数量的空格来使其居中。
2. **内层循环**：打印当前行中每一个乘法结果，格式化输出使其整齐。
3. **下半部分**：与上半部分相似，但从8到1逆序打印。
运行这段代码将会在控制台输出一个菱形形状的九九乘法表。你可以根据需要修改空格的数量或者格式，使打印效果更好。
结构化输出
很多时候我们需要让大模型帮我们将用户输入的内容进行结构化，LangChain对此也提供了相应的接口
输出pydantic对象
定义Pydantic对象
import dotenv
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser, JsonOutputParser
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.output_parsers import OutputFixingParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
class Date(BaseModel):
year: int = Field(description="Year")
month: int = Field(description="Month")
day: int = Field(description="Day")
era: str = Field(description="BC or AD")
将Pydatic对象绑定给模型api对象
dotenv.load_dotenv()
model = init_chat_model(model='gpt-4o-mini', model_provider='openai')
query = "2025年5月31日是端午节"
print('='*20,'输出 Pydantic 对象','='*20)
struct_model = model.with_structured_output(Date)
template = """
提取用户输入中的日期
# 用户输入：
{query}
"""
prompt = PromptTemplate(template=template)
user_prompt = prompt.format_prompt(query=query)
res = struct_model.invoke(user_prompt)
print(res)
通过with_structured_output方法，将Date绑定给model,再通过特定的提示词，就可以让大模型对用户输入中的信息进行提取
输出：
==================== 输出 Pydantic 对象 ====================
year=2025 month=5 day=31 era='AD'
输出json
print('='*20,'输出指定格式的 JSON','='*20)
json_schema = {
"title": "Date",
"description": "Formated date expression",
"type": "object",
"properties": {
"year": {
"type": "integer",
"description": "year, YYYY",
},
"month": {
"type": "integer",
"description": "month, MM",
},
"day": {
"type": "integer",
"description": "day, DD",
},
"era": {
"type": "string",
"description": "BC or AD",
},
},
}
json_struct_model = model.with_structured_output(json_schema)
res = json_struct_model.invoke(user_prompt)
print(res)
输出:
==================== 输出指定格式的 JSON ====================
{'year': 2025, 'month': 5, 'day': 31, 'era': 'AD'}
OutPutParser
print('='*20,'使用OutputParser','='*20)
json_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Date)
pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Date)
json_prompt = PromptTemplate(
template="提取用户输入的日期。\n用户输入:{query}\n{format_instructions}",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": json_parser.get_format_instructions()},
)
pydantic_prompt = PromptTemplate(
template="提取用户输入的日期。\n用户输入:{query}\n{format_instructions}",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": pydantic_parser.get_format_instructions()},
)
input_prompt = json_prompt.format_prompt(query=query)
output = model.invoke(input_prompt)
print("原始输出:")
print(output.content)
print("解析为json后:")
print(json_parser.invoke(output))
print("解析Pydantic对象后:")
print(pydantic_parser.invoke(output))
OutPutParser 可以让我们像传递参数一样，将结构化要求传递到Prompt中，但是这样做有一个缺点，就是format_instructions这个参数对应的提示词是写在源码中的，如果我们有特殊需求，Langchain支持的结构化方式可能无法输出我们想要的结果
自动纠错
用户输入的内容中，难免会有一些不标准的东西，比如日期，2015年4月4日写成2015年四月4日，如果我们的Pydantic对象月份定义的是int类型，那么就会出现异常，这种情况，可以使用OutputFixingParser利用大模型进行纠错
print('='*20,'自动格式纠错','='*20)
new_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=pydantic_parser, llm=model)
bad_output = output.content.replace("31","三十一")
print("PydanticOutputParser:")
try:
pydantic_parser.invoke(bad_output)
except Exception as e:
print(f'pydantic_parser_error:{e.__class__.__name__}:{e.args[0]}')
print("OutputFixingParser:")
print(new_parser.invoke(bad_output))
输出:
PydanticOutputParser:
pydantic_parser_error:OutputParserException:Invalid json output:
{
"year": 2025,
"month": 5,
"day": 三十一,
"era": "AD"
}
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE
OutputFixingParser:
year=2025 month=5 day=31 era='AD'
Function Calling
引入依赖并声明要用的模型
import json
import os
import traceback
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.tools import tool
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
model = init_chat_model(model='deepseek-chat', model_provider='deepseek')
定义tools
我们使用BOCHA_API 定义一个联网搜索工具
@tool
def web_search(query:str):
"""
用于在互联网上搜索信息
Args:
query:用于查询的信息
"""
try:
import requests
headers = {
'Content-Type': 'application/json', # Remove space
'Authorization': f'Bearer {os.environ["BOCHAAI_SEARCH_API_KEY"]}'
}
payload = json.dumps({
"query": query,
"freshness": "noLimit",
"summary": True,
"count": 10
})
# 使用搜索API, 参考文档 https://bocha-ai.feishu.cn/wiki/RXEOw02rFiwzGSkd9mUcqoeAnNK
response = requests.post("https://api.bochaai.com/v1/web-search", headers=headers, data=payload)
# Check status code before parsing JSON
if response.status_code != 200:
return f"搜索失败，状态码: {response.status_code}"
# Only parse JSON if status code is 200
try:
json_data = response.json()
print(f"bochaai search response: {response.status_code}")
return str(json_data)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"搜索结果JSON解析失败:{traceback.format_exc()}")
return f"搜索结果JSON解析失败: {str(e)}"
except Exception as e:
print(f"执行网络搜索时出错:{traceback.format_exc()}")
return f"执行网络搜索时出错: {str(e)}"
将Function绑定给大模型
# 将functions绑定给大模型
llm_with_tools = model.bind_tools([web_search])
输出大模型的选择结果
query = "帮我查一下什么是稳定币"
messages = [SystemMessage('你是一名擅长搜集金融投资信息的助手'),HumanMessage(query)]
# 输出大模型选择的function
invoke_res = llm_with_tools.invoke(messages)
print(json.dumps(invoke_res.tool_calls, indent=4,ensure_ascii=False))
输出:
[ { "name": "web_search", "args": { "query": "什么是稳定币" }, "id": "call_0_d37fe3c9-8607-44aa-bedf-6c3fb98c994a", "type": "tool_call" }]
调用function,将结果回传给大模型
messages.append(invoke_res)
available_tools = {"web_search": web_search}
print(type(web_search))
for tool_call in invoke_res.tool_calls:
# 找到要调用的function，function已经通过langchain的tool装饰器变成了
# <class 'langchain_core.tools.structured.StructuredTool'>对象
selected_tool = available_tools[tool_call["name"].lower()]
# invoke接口会调用大模型选择的方法
tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call)
# 将调用结果存入上下文
messages.append(tool_msg)
# 将带有调用结果的上下文传给大模型，生成最终结果
new_output = llm_with_tools.invoke(messages)
for message in messages:
print(json.dumps(message.model_dump(), indent=4, ensure_ascii=False))
print(new_output.content)
输出:
bochaai search response: 200
{
"content": "你是一名擅长搜集金融投资信息的助手",
"additional_kwargs": {},
"response_metadata": {},
"type": "system",
"name": null,
"id": null
}
{
"content": "帮我查一下什么是稳定币",
"additional_kwargs": {},
"response_metadata": {},
"type": "human",
"name": null,
"id": null,
"example": false
}
{
"content": "",
"additional_kwargs": {
"tool_calls": [
{
"id": "call_0_d3f80c2e-fd06-4695-a2ea-3c9c3bf7ad83",
"function": {
"arguments": "{\"query\":\"什么是稳定币\"}",
"name": "web_search"
},
"type": "function",
"index": 0
}
],
"refusal": null
},
"response_metadata": {
"token_usage": {
"completion_tokens": 23,
"prompt_tokens": 119,
"total_tokens": 142,
"completion_tokens_details": null,
"prompt_tokens_details": {
"audio_tokens": null,
"cached_tokens": 64
},
"prompt_cache_hit_tokens": 64,
"prompt_cache_miss_tokens": 55
},
"model_name": "deepseek-chat",
"system_fingerprint": "fp_8802369eaa_prod0425fp8",
"id": "ce0c7f58-9ae4-477c-9239-2b89eaf780c0",
"service_tier": null,
"finish_reason": "tool_calls",
"logprobs": null
},
"type": "ai",
"name": null,
"id": "run--9c8ec107-8364-4a86-91a9-03f970e9cebf-0",
"example": false,
"tool_calls": [
{
"name": "web_search",
"args": {
"query": "什么是稳定币"
},
"id": "call_0_d3f80c2e-fd06-4695-a2ea-3c9c3bf7ad83",
"type": "tool_call"
}
],
"invalid_tool_calls": [],
"usage_metadata": {
"input_tokens": 119,
"output_tokens": 23,
"total_tokens": 142,
"input_token_details": {
"cache_read": 64
},
"output_token_details": {}
}
}
{
"content": "{'code': 200, 'log_id': '0aafaa73d4666297', 'msg': None, 'data': {'_type': 'SearchResponse', 'queryContext': {'originalQuery': '什么是稳定币'}, 'webPages': {'webSearchUrl': 'https://bochaai.com/search?q=什么是稳定币', 'totalEstimatedMatches': None, 'value': [{'id': 'https://api.bochaai.com/v1/#WebPages.0', 'name': '你们都错了,比特币才是稳定币 - 今日头条', 'url': 'https://www.toutiao.com/article/6941948257027326494/', 'displayUrl': 'https://www.toutiao.com/article/6941948257027326494/', 'snippet': '什么是稳定币?稳定币是以美元计价的加密货币。所该得到的好处是,随着美元(或另一种法定货币)的稳定,你可以便于(快速结算,较少的监管障碍等)获得加密货币。在交易所之间进行套利更加方便,例如,允许交易所之', 'summary': '什么是稳定币?稳定币是以美元计价的加密货币。所该得到的好处是,随着美元(或另一种法定货币)的稳定,你可以便于(快速结算,较少的监管障碍等)获得加密货币。在交易所之间进行套利更加方便,例如,允许交易所之间更加稳定的比特币价格。', 'siteName': '今日头条', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=https://www.toutiao.com/article/6941948257027326494/', 'datePublished': '2021-03-21T11:55:00+08:00', 'dateLastCrawled': '2021-03-21T11:55:00Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': 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(USDT):Tether是最早和最广泛使用的储备型稳定币之一。每个USDT据称由一定数量的美元储备支持,以实现1:1的价值关系。 USD Coin (USDC):USD Coin是由中心化金融机构发行的储备型稳定币,每个USDC也声称由等值的美元储备支持。 TrueUSD (TUSD):TrueUSD是另一种储备型稳定币,由美国托管银行持有等值的美元储备。每个TUSD声称与1美元等值。 Dai (DAI):Dai是以太坊区块链上的去中心化储备', 'siteName': 'CSDN', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=https://blog.csdn.net/GalaxySpaceX/article/details/135341952', 'datePublished': '2024-05-09T11:11:14+08:00', 'dateLastCrawled': '2024-05-09T11:11:14Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': None, 'isNavigational': None}, {'id': 'https://api.bochaai.com/v1/#WebPages.2', 'name': '我的理解,稳定币只能是数字货币。之所以称之为稳定币..._淘股吧', 'url': 'https://www.taoguba.com.cn/dialog/1ykGypdQCFH_38546762_1', 'displayUrl': 'https://www.taoguba.com.cn/dialog/1ykGypdQCFH_38546762_1', 'snippet': '上 页 下 页 意见 反馈 微信 订阅 跟帖讨论 关联的话题 全部 是的,稳定币是一种加密货币被贴上“稳定”标签后的数字货币。稳定币就是数字货币。 淘股吧 到 页 末页 下一页 上一页 首页 共 1 ', 'summary': '上 页 下 页 意见 反馈 微信 订阅 跟帖讨论 关联的话题 全部 是的,稳定币是一种加密货币被贴上“稳定”标签后的数字货币。稳定币就是数字货币。 淘股吧 到 页 末页 下一页 上一页 首页 共 1 /1页 发布回帖 您需要登录后才可以回帖 被加油 +关注 发红包 红包个数 个 红包说明 单个红包积分 *未领取的红包将在24小时后退回 领取条件 无任务 点赞跟帖 评论跟帖 塞进红包 取消红包', 'siteName': '淘股吧', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=https://www.taoguba.com.cn/dialog/1ykGypdQCFH_38546762_1', 'datePublished': '2019-10-19T17:44:00+08:00', 'dateLastCrawled': '2019-10-19T17:44:00Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': None, 'isNavigational': None}, {'id': 'https://api.bochaai.com/v1/#WebPages.3', 'name': 'Stable Coin 稳定币 是什么? - 区块链网', 'url': 'https://www.qklw.com/news/20230627/312534.html', 'displayUrl': 'https://www.qklw.com/news/20230627/312534.html', 'snippet': 'Toggle navigation Stablecoin是一种数字货币,它的特点是可以稳定保持其市值,而不受市场波动影响,借助有效的宏观经济或者技术措施以及社会支持,保持价格与其他货币的价格相等,或者', 'summary': 'Toggle navigation Stablecoin是一种数字货币,它的特点是可以稳定保持其市值,而不受市场波动影响,借助有效的宏观经济或者技术措施以及社会支持,保持价格与其他货币的价格相等,或者保持一个具有衍生价值的价格水平,以此达到稳定币的价值模式。 Stablecoin的基本宗旨是管理和稳定数字货币的价格,而不受任何外部因素的影响(当然也不包括显性恶意操纵),让它们在不断变化的全球金融环境中安全运行。 Stablecoin通常被分为三类:兑换制稳定币、伪稳定币和备付制稳定币。 兑换制稳定币是将稳定币与实体资产(如美元)的价格挂钩,其中货币价格受到一个或多个外部主权货币(如美元、日元)支持,保持一定的稳定性,而伪稳定币则与加密数字货币,如比特币或以太坊进行双向抵押让市场有更好的内在支持,以此达到币价的持续平衡和稳定。 备付制稳定币是运用法定货币来备付稳定币,它与法定货币之间存在兑换关系,最核心的是支持者下注了足够的法定货币到银行或其他金融机构,以保证市场价格不动摇,其内在价值也会被高程稳定。 总结来说,Stablecoin是一种投资工具,它将减少市场波动的风险,让它们的价值极具可靠性,可以被使用在不同的应用领域,提供投资者一种可以更加安全、舒心的投资渠道。 它具有衡量价格、资金流动和有效选择资产的优势,从而实现安全及稳定的理财效果。', 'siteName': '区块链网', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=https://www.qklw.com/news/20230627/312534.html', 'datePublished': '2023-06-27T04:15:56+08:00', 'dateLastCrawled': '2023-06-27T04:15:56Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': None, 'isNavigational': None}, {'id': 'https://api.bochaai.com/v1/#WebPages.4', 'name': 'ODAILY-专业的区块链新闻资讯平台_区块链技术应用_元宇宙_web3', 'url': 'http://www.odaily.news/secondTag/5cce51cce716f', 'displayUrl': 'http://www.odaily.news/secondTag/5cce51cce716f', 'snippet': '稳定币(StableCoins)是中心化资产抵押发行代币。比如,USDT 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稳定币通过降低这种波动性提供了一种替代选择,使它们更适合常规使用。无边界支付、低交易费用、自我监管,以及传统法定货币稳定性与数字资产灵活性的结合,使得稳定货币颇具吸引力。 另外,像大家熟知的比特币(BTC)不是一种稳定的货币。因为,一个比特币今天一个价值,明天又有一个价值。稳定货币旨在通过法定货币或黄金等其他资产保持稳定的价值。相比之下,比特币的价值不稳定。 二、稳定币的风险是什么? 1、脱钩:稳定货币旨在保持由法定货币支持的恒定价值。脱离标记的稳定硬币指的是偏离其预期值的稳定硬币。露娜就是这方面最大的例子。\\u200d 2、监管风险:稳定的货币尽管与法定货币挂钩,但仍然是分散的资产,容易受到监管风险的影响。例如,脸书的母公司Meta最初计划在2020年推出自己的稳定币,名为Diem。然而,由于金融监管机构的担忧和反对,该公司取消了发布。 3、缺乏透明度:理想情况下,外汇储备应该用现金或其他安全投资来支持稳定的货币。然而,在没有任何监督的情况下,很难知道稳定币是否得到了他们声称的那么多支持。缺乏支持可能会导致类似TerraUSD崩溃的', 'siteName': 'www.jiutiaowen.com', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=http://www.jiutiaowen.com/a/5039.html', 'datePublished': '2023-07-13T19:37:03+08:00', 'dateLastCrawled': '2023-07-13T19:37:03Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': None, 'isNavigational': None}, {'id': 'https://api.bochaai.com/v1/#WebPages.7', 'name': '什么是稳定币_稳定币是什么-web3.0-PHP中文网', 'url': 'https://www.php.cn/faq/854437.html', 'displayUrl': 'https://www.php.cn/faq/854437.html', 'snippet': '稳定币是一种价值与特定资产挂钩的加密货币,通常与法定货币挂钩,其价值相对稳定。稳定币主要包括法定货币支持、加密资产支持和算法稳定币。它们用途广泛,包括价值储存、支付、对冲和参与 DeFi 活动。稳定币', 'summary': '稳定币是一种价值与特定资产挂钩的加密货币,通常与法定货币挂钩,其价值相对稳定。稳定币主要包括法定货币支持、加密资产支持和算法稳定币。它们用途广泛,包括价值储存、支付、对冲和参与 DeFi 活动。稳定币市场不断发展,预计未来将继续增长,受需求增加、DeFi 发展和监管变化等因素推动。 什么是 稳定币 ? 稳定币是一种设计为其价值与特定资产(通常是法定货币)挂钩的加密货币。这意味着与比特币等波动性加密货币不同,稳定币的价值相对稳定,不会大幅上涨或下跌。 稳定币的类型 稳定币有多种类型,但最常见的是: 法定货币支持的稳定币: 由法定货币(如美元、欧元或日元)的储备支持。 加密资产支持的稳定币: 由其他加密资产的储备支持,如比特币或以太坊。 算法稳定币: 不依赖于外部分别储备,而是使用算法来维持其与挂钩资产的价值挂钩。 稳定币的用途 稳定币具有广泛的用途,包括: 价值储存: 稳定币可以作为价值的储存方式,因为它们的价值相对稳定。 支付: 稳定币可以用于支付,因为它们比其他加密货币更易于使用和交易。 对冲: 稳定币可用于对冲加密货币的波动性。 DeFi: 稳定币在去中心化金融(DeFi)中扮演着重要角色,可用于借贷、收益耕作和流动性挖矿等应用程序。 稳定币的前景 稳定币是加密货币市场不断发展的一部分,预计未来几年它们的受欢迎程度将继续增长。以下因素推动了稳定币的发展: 对稳定加密资产的需求不断增长。 DeFi 的发展,这需要稳定币。 全球监管环境的变化,这可能会使稳定币在传统金融领域获得更广泛的接受。 以上就是什么是稳定币?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章! 每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。 下载 相关标签: 来源:kdj网 收', 'siteName': 'php中文网', 'siteIcon': 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\\n币界网报道:\\n介绍\\n随着加密货币市场的日益成熟,越来越多的关注点被放在了加密货币的价值波动上。在这种情况下,稳定币应运而生。\\n什么是稳定币?\\n稳定币是一种加密货币,以保持其价值稳定为目标。与其他加密货币不同的是,稳定币具有相对固定的价值,这是通过与其他资产流通节点锚定而实现的。\\n稳定币如何工作?\\n稳定币的工作原理很简单,一般情况下每一个稳定币都是“锚定”某个资产的,比如人民币,美元,黄金等等,也有的是锚定多个资产的。当稳定币的价格上涨时,就会自动发行更多的稳定币来吸收交易市场的需求。反之,当稳定币价格下跌时,收回已发行的稳定币,达到稳定稳定币价格的目的。\\n稳定币的优点\\n首先,稳定币的最大优点就是价格稳定,这是加密货币市场缺少的特性之一。\\n其次,稳定币大多可以避免市场波动对交易所带来的影响,也为用户提供了一种避险工具。\\n另外,稳定币给了许多投资者和交易所更多的承诺和透明性,它们提供了对现实中的价格和价值的锚定。也因为稳定币具有其他主要加密货币类似的特性,如不可篡改性和加密传输,因此稳定币提供了一种更好的透明性和机会。\\n常见稳定币\\n目前较为常用的稳定币主要有以下几种:\\nUSDT: 是第一个稳定币,使用Bitfinex和Tether公司创建,锚定美元。\\nUSDC: 由Coinbase成立的圆形金融推出,锚定美元,其标志以“O”命名,也被称为“美元角”。\\nTUSD: 锚定美元,由发行托管服务的TrustToken公司发行。\\nGUSD: 由Gemini公司发行的稳定币,锚定美元,与美元一一对应,目的是提高透明度和账户资金的安全性。\\nPAX: 由纽约P', 'siteName': '币界网', 'siteIcon': 'https://th.bochaai.com/favicon?domain_url=https://m.528btc.com/bk/168692745191266.html', 'datePublished': '2025-01-08T21:26:59+08:00', 'dateLastCrawled': '2025-01-08T21:26:59Z', 'cachedPageUrl': None, 'language': None, 'isFamilyFriendly': None, 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稳定币（Stablecoin）是一种加密货币，其设计目的是通过与某种资产（如法定货币、黄金或其他加密货币）挂钩，保持相对稳定的价值。以下是关于稳定币的一些关键点：
### 1. **稳定币的特点**
- **价格稳定**：与比特币等其他加密货币不同，稳定币的价值波动较小，通常与美元等法定货币保持1:1的兑换比例。
- **用途广泛**：可用于交易、支付、储蓄、对冲市场波动等。
### 2. **稳定币的类型**
- **法定货币支持的稳定币**：如USDT（泰达币）、USDC（美元币），由美元等法定货币储备支持。
- **加密资产支持的稳定币**：如DAI，由其他加密货币（如以太坊）抵押支持。
- **算法稳定币**：通过算法调节供应量来维持价格稳定，如TerraUSD（已失败）。
### 3. **稳定币的优势**
- **降低波动风险**：适合需要稳定价值的场景，如跨境支付、DeFi（去中心化金融）应用。
- **快速结算**：相比传统银行转账，稳定币交易更快捷。
- **透明度**：部分稳定币（如USDC）提供定期审计，确保储备充足。
### 4. **常见的稳定币**
- **USDT**：最早的稳定币之一，由Tether公司发行。
- **USDC**：由Circle和Coinbase支持，透明度较高。
- **DAI**：去中心化稳定币，由MakerDAO管理。
### 5. **风险与挑战**
- **脱钩风险**：如果储备不足或市场恐慌，稳定币可能无法维持与挂钩资产的1:1比例。
- **监管风险**：各国对稳定币的监管政策可能影响其发展。
- **透明度问题**：部分稳定币（如USDT）因储备透明度不足而受到质疑。
### 总结
稳定币是加密货币市场中的重要工具，通过提供价格稳定性，为投资者和用户提供了更可靠的交易和储蓄选择。然而，其风险和监管问题仍需关注。
如果需要更详细的信息，可以参考相关文章或具体案例。
