LangChain框架介绍(含：LangChain优缺点及官网与文档地址)

但很多时候不是简单调用个 API 就能实现企业的需求。

比如你怎么做提示词模板？怎么持久化存储提问内容？如何让AzureOpenAI 基于其他本地数据提问……

这些需求都可以借助框架来实现，这个框架就是 Langchain。这个框架目前全网非常火爆，基本天天都在迭代，在2023年6月已经有 50k+ 的 star，迭代速度很快。

什么是 Langchain

LangChain是一个建立在大语言模型（LLMs）基础上的框架，于2022年10月创建。目前LangChain已经在python和nodejs上实现了两种语言版本。

LangChain框架提供了以下两个主要价值点：

1. 组件：LangChain提供了用于处理语言模型的模块化抽象。LangChain还提供了这些抽象的多种实现。这些组件被设计为易于使用，无论你是否使用LangChain框架的其他部分，都能方便地使用它们。
2. 针对特定用例的链式操作：链式操作可以将这些组件以特定的方式组合起来，以实现特定的用例。这些链式操作被设计为可定制的高级接口，使用户能够轻松开始使用特定的用例。这些链式操作也可以根据需要进行定制。

因此，我们将以下文档分为这两个价值点。在本文档中，我们以语言无关的方式概述了组件和用例。有关使用这些组件和处理这些用例的特定语言方法，请参阅页面顶部链接的特定语言部分。

LangChain的功能非常强大，可以实现联网搜索并给出回答、对PDF文档进行总结、基于YouTube视频进行问答等。它是一个非常活跃的第三方开源库，每天都在快速迭代发展，目前已经获得了22k的星标。你可以在https://python.langchain.com/en/latest/

找到LangChain的文档。该库的更新速度非常快，因此能够满足用户不断变化的需求。

总而言之，LangChain是一个强大的框架，能够将语言模型与外部数据源进行连接，并允许与语言模型进行交互，为开发者提供了灵活和高效的开发工具。

LangChain优缺点

LangChain提供了许多功能特点，适用于各种需要使用语言模型的场景。以下是LangChain的功能特点：

1. 大语言模型调用能力：LangChain可以连接不同的语言模型提供商，如OpenAI、Azure OpenAI、HuggingFace等，为用户提供灵活的选择。
2. 缓存支持：LangChain支持在调用语言模型时将状态和上下文存储到内存、SQL数据库或Redis中，以提高性能和效率。
3. 用量记录：LangChain支持记录大语言模型API的使用情况，帮助用户进行消耗统计和分析。
4. 流模式支持：LangChain支持流模式，可以实现逐字逐句的回复效果，类似于ChatGPT的交互方式。
5. Prompt提示词管理：LangChain支持自定义提示词模板，帮助用户更好地引导和控制语言模型的输出。
6. 文档加载器：LangChain提供了多种文档加载器，可以读取PDF、Markdown、Word等不同格式的文档信息，方便用户处理和分析文本数据。
7. 索引支持：LangChain支持将语言模型与自己的文本数据结合，包括切割长文本数据、将文档转化为向量，并与向量存储和搜索工具（如Chroma、Pinecone和Qdrand）进行对接。
8. Chain链的概念：LangChain引入了Chain的概念，可以将多个语言模型或语言模型与其他工具串联起来，实现更复杂的应用场景。
9. Agent代理功能：LangChain提供了Agent代理功能，使语言模型能够做出决策并与环境进行交互。

LangChain的优点包括：

• 简化开发流程，使开发者能够更专注于业务逻辑而不是技术细节。
• 支持多种语言模型和数据源，提供灵活性和选择性。
• 提供丰富的功能和示例，使用户能够快速实现各种常见或创新的应用场景。

LangChain的一些缺点包括：

• 目前仍处于开发阶段，可能存在一些bug或不稳定性。
• 需要依赖第三方语言模型提供商，可能需要支付费用或受到限制。
• 使用LangChain需要一定的编程基础和语言模型知识，不适合完全没有经验的用户。

LangChain官网与官方文档地址

• langchain官网地址：langchain.com
• langchain NodeJS版 文档地址：js.langchain.com/docs/
• langchain Python版 文档地址：python.langchain.com/docs/

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