LangChain 的核心组件
- 模型 I/O 封装
- LLMs：大语言模型
- Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装
- PromptTemple：提示词模板
- OutputParser：解析输出
- 数据连接封装
- Document Loaders：各种格式文件的加载器
- Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc
- Text Embedding Models：文本向量化表示，用于检索等操作（啥意思？别急，后面详细讲）
- Verctorstores: （面向检索的）向量的存储
- Retrievers: 向量的检索
- 记忆封装
- Memory：这里不是物理内存，从文本的角度，可以理解为“上文”、“历史记录”或者说“记忆力”的管理
- 架构封装
- Chain：实现一个功能或者一系列顺序功能组合
- Agent：根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能
- Tools：调用外部功能的函数，例如：调 google 搜索、文件 I/O、Linux Shell 等等
- Toolkits：操作某软件的一组工具集，例如：操作 DB、操作 Gmail 等等
- Callbacks
- 功能模块：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
- API 文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html
- 三方组件集成：https://python.langchain.com/docs/integrations/platforms/
- 官方应用案例：https://python.langchain.com/docs/use_cases
- 调试部署等指导：https://python.langchain.com/docs/guides/debugging
LangChain 与 Semantic Kernel 对比
| 功能/工具 | LangChain | Semantic Kernel |
|---|---|---|
| 版本号 | 0.1.19 | python-0.9.7b1 |
| 适配的 LLM | 多 | 少 + 外部生态 |
| Prompt 工具 | 支持 | 支持 |
| Prompt 函数嵌套 | 需要通过 LCEL | 支持 |
| Prompt 模板嵌套 | 支持 | 不支持 |
| 输出解析工具 | 支持 | 不支持 |
| 上下文管理工具 | 支持 | C#版支持，Python 版尚未支持 |
| 内置工具 | 多，但良莠不齐 | 少 + 外部生态 |
| 三方向量数据库适配 | 多 | 少 + 外部生态 |
| 服务部署 | LangServe | 与 Azure 衔接更丝滑 |
| 管理工具 | LangSmith/LangFuse | Prompt Flow (*) |
- LangChain 随着版本迭代可用性有明显提升
- 使用 LangChain 要注意维护自己的 Prompt，尽量 Prompt 与代码逻辑解依赖
- 它的内置基础工具，建议充分测试效果后再决定是否使用
