LangChain框架

大语言模型（LLM）正在逐步成为一种革命性技术，为开发者提供了构建全新应用的可能性，这些应用在过去是无法实现的。然而，仅依赖LLM本身并不足以打造一个真正强大的应用程序——当将它们与其他计算资源或知识源结合时，LLM的潜力才能得到充分发挥。

LangChain是一个框架，旨在帮助开发人员构建基于语言模型的应用程序，使其能够将语言模型与其他数据源连接，并与外部环境进行交互。LangChain的设计目标是通过六个主要领域来助力开发者，按难度逐步增加：

• ? LLMs 和 Prompts: 这一领域涉及提示的管理和优化、适用于所有LLM的统一接口，以及处理LLM的通用工具。
• ? Chains: 链不仅仅是单一的LLM调用，而是一系列调用（无论是针对LLM还是其他工具的调用）。LangChain为这些链提供标准接口，支持大量的工具集成，并提供适用于常见应用的端到端链。
• ? 数据增强生成：数据增强生成指的是一种特定的链，它通过与外部数据源交互获取信息，并将这些数据用于生成内容的过程。例如，对长文本进行摘要或基于特定数据源进行问答。
• ? 代理（Agents）：代理是指LLM根据情况决定采取哪些行动，并执行这些行动，然后根据观察结果不断调整直到任务完成。LangChain提供了标准化的接口、各种代理选项，以及完整的端到端代理示例。
• ? 内存（Memory）：内存在这里是指链或代理调用之间的持久状态。LangChain提供了标准化的内存接口、各种内存实现以及使用内存的链和代理示例。
• ? 评估（Evaluation）: [BETA] 由于生成性模型的评估难度较大，传统评估方法往往不适用。LangChain提供了一种新颖的评估方式——利用语言模型本身进行评估，提供了若干提示和链来协助这一过程。