大白话讲清楚:什么是 Langchain 及其核心概念

在AI和机器学习领域,每天都有新技术和框架涌现。今天,我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。

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https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction

那么,Langchain到底是什么,它为什么这么受欢迎,以及它是如何工作的呢?

别担心,我会用大白话帮你一步步弄明白!

1、Langchain 简介

想象一下,如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用问题,还能从你自己的数据库或文件中提取信息,并根据这些信息执行具体操作,比如发邮件,那会是什么情况?Langchain 正是为了实现这一目标而诞生的。

Langchain 是一个开源框架,它允许开发人员将像 GPT-4 这样的大型语言模型与外部的计算和数据源结合起来。目前,它提供了 Python 和 JavaScript(确切地说是 TypeScript)的软件包。

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上图展示了Langchain的工作原理,这是一个用于提升大型语言模型(LLMs)功能的框架。

它通过三个核心组件实现增强:

  • 首先是 Compents“组件”,为LLMs提供接口封装、模板提示和信息检索索引;

  • 其次是 Chains“链”,它将不同的组件组合起来解决特定的任务,比如在大量文本中查找信息;

  • 最后是 Agents“代理”,它们使得LLMs能够与外部环境进行交互,例如通过API请求执行操作。

Langchain 的这种结构设计使LLMs不仅能够处理文本,还能够在更广泛的应用环境中进行操作和响应,大大扩展了它们的应用范围和有效性。

如果上面还不够大白话,我的理解 LangChain 就等价于数据库领域的 JDBC

LangChain 和 JDBC 确实有一些相似之处,特别是它们都作为连接和集成不同系统的桥梁。

它们都扮演了一种中介的角色,允许开发者利用特定技术(AI 或数据库)与其他系统或应用进行交互。

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2、为什么要用 Langchain?

数据连接:Langchain 允许你将大型语言模型连接到你自己的数据源,比如数据库、PDF文件或其他文档。这意味着你可以使模型从你的私有数据中提取信息。

行动执行:不仅可以提取信息,Langchain 还可以帮助你根据这些信息执行特定操作,如发送邮件。无需硬编码:它提供了灵活的方式来动态生成查询,避免了硬编码的需求。

3、Langchain 核心概念

Langchain 由几个核心概念组成:

LLM Wrappers:这些包装器允许你连接到大型语言模型,如 GPT-4 或 Hugging Face 提供的模型。Prompt Templates:这些模板让你避免硬编码文本输入。你可以动态地将用户输入插入到模板中,并发送给语言模型。Indexes:索引帮助你从语言模型中提取相关信息。Chains:链允许你将多个组件组合在一起,解决特定的任务,并构建完整的语言模型应用程序。Agents:代理允许语言模型与外部API交互。

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上图展示了一个复杂的语言处理系统,其中包含模型、提示、链、代理和嵌入与向量存储。

  • 模型 Models 负责理解和生成语言,提示用于引导模型输出;

  • 链条 Chains 代表将多个步骤串联起来完成复杂任务的过程;

  • 代理 Agents 则用于让模型与外部环境互动,比如执行API调用。

  • Embedding 嵌入与向量存储 VectorStore 是数据表示和检索的手段,为模型提供必要的语言理解基础。

图中的鹦鹉是一个比喻或者象征,表示这个系统的自然语言处理能力,或者可能暗示系统的输出可以像鹦鹉一样“复述”或者是“回应”用户的输入。如此,这整个系统构成了一个高度集成的框架,能够处理高级语言任务并在多种环境下进行动态交互。

4、Langchain 如何工作?

Langchain 的工作流程可以概括为以下几个步骤:

提问:用户提出问题。向语言模型查询:问题被转换成向量表示,用于在向量数据库中进行相似性搜索。获取相关信息:从向量数据库中提取相关信息块,并将其输入给语言模型。生成答案或执行操作:语言模型现在拥有了初始问题和相关信息,能够提供答案或执行操作。

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举例:如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程,它从用户提出的问题(Question)开始,然后通过相似性搜索(Similarity Search)在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。

得到的信息与原始问题结合后,由一个处理模型分析,以产生一个答案(Answer)。

这个答案接着被用来指导一个代理采取行动(Action),这个代理可能会执行一个API调用或与外部系统交互以完成任务。

整个流程反映了数据驱动的决策过程,其中包含了从信息检索到处理,再到最终行动的自动化步骤。

5、Langchain 应用场景

Langchain 的应用场景非常广泛,包括但不限于:

个人助手:可以帮助预订航班、转账、缴税等。

学习辅助:可以参考整个课程大纲,帮助你更快地学习材料。

数据分析和数据科学:连接到公司的客户数据或市场数据,极大地促进数据分析的进展。

总之,Langchain 打开了一个充满可能性的新世界,让AI技术更加贴近我们的实际需求和数据,使得机器学习应用的发展更加多样化和个性化。

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
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