LangChain模块介绍

Model I/O

• Prompts 提示词
  • Template 模板 复用
  • Selector 提示词选择器
    • 根据不同的条件选择不同的提示词
• Language Models 语言模型
  • LLM
    • 指代续写模型
  • Chat
    • 对话形态的大语言模型
  • 区分不同的语言模型
• Output Parsers
  • JSON
  • Structured

Data Connection

​ 构建私域知识库时所用到的Data，更多是强调怎么把外部的数据获取进过来，并存储到一个地方，然后基于这个地方再进行相关的搜索或数据提取，因此在这个步骤有不同的参与方，再把各个参与方进行不同的串联或组合。

• Vector Stores – 向量数据库
  • Emdedding
    • 文本嵌入语言模型
    • 存储归根结底是存储向量，需要向量化，所以目前是由语言模型来进行向量嵌入
    • 特定的一些支持Embedding的语言模型，不是所有的语言模型都支持向量化
  • Memory、Self-Hosted、BaaS
    • 存储的向量数据库不同的形态
    • 可以直接存在内存里，也可以存在自建的一些向量数据库里，更方便的可以直接存放在云上的服务中
  • 由存储的介质和可以向量化的大语言模型构成
• Document Loaders
  • Folder
  • File
  • Web
• Document Transformers/Splitters
  • Text
  • Code
  • Token
• Document Retrievers
  • 把一个问题给它，可以根据这个问题获得想要的信息
  • Vector DB
    • 通过向量数据库的能力进行向量的匹配、近似度的匹配，获取相关文档的内容
  • Web API
    • 直接通过Web API返回
  • BaaS

Memory

用来给对话形式的model存储对话的历史记录，还可以将历史记录重新的灌入到对话中

• Buffer
  • 即存即用
• Vector DB
  • 持久化
• KV DB
• SQL DB

Chains

串联Model I/O、Data Connections、Memory

• Foundational LLM
  • 基础的LLM
  • 将model用到的Memory串联起来
• Conversational QA
  • 三个都串联起来
• Retrieval QA
  • 将数据库和model串联起来
  • 也就是，model问一个问题，然后它从数据库中搜出一个内容
• Document
  • 针对文档进行一些信息的获取
• Sequential
  • 把各种串序列化的再串起来

Agents

• 不仅会把计划列出来，还会去执行这些计划

• Executors(Chains)

  • ReAct(Reason-Act)
  • Plan-Execte
  • OpenAI
    • 用了一些特有的具有Agent功能的大语言模型供应商做的Agent

• Tools

  Agent的灵魂，可以实时搜索并做总结

  外部搜索

  • Standalone
    • 单独函数
  • Collection
    • 函数集

Callbacks

顾名思义，LangChain提供了回调能力，做日志记录、调用链路的追踪

• LangSmith
  • 日志以及链路的追踪平台
  • 花费时间、执行了多少token
• Console
  • 把关键节点的内容选择性的输出到Console进行调试
• Custom
  • 其他接入方式