Langchain概念及框架简介

LangChain​ 是一个用于开发大语言模型(LLM)应用的开源框架。它让开发者能够轻松地将LLM与外部数据源、工具和记忆系统连接起来构建功能强大的AI应用。一、核心设计理念1. 模块化设计将复杂应用拆解为可重用的组件每个组件专注单一功能易于测试和维护2.链式思维Chains将多个LLM调用和工具调用串联起来实现复杂的多步骤任务3.代理模式Agents让LLM能够自主决定何时、如何使用工具实现动态的任务执行二、LangChain核心模块LangChain 的 6 大核心模块Models模型、Prompts提示、Chains链、Memory记忆、Agents代理、 Indexes索引1. Models模型支持多种LLM提供商和接口模型类型LLM纯文本生成Chat Models对话模型支持System/User/Assistant消息Embeddings文本向量化模型2. Prompts提示管理、优化和模板化提示词。提示组件模板变量少量示例Few-shot输出解析器指令聊天历史管理3. Chains链将多个组件连接成工作流。常用内置链LLMChain基础链SequentialChain顺序执行RouterChain路由到不同子链TransformChain数据转换4. Memory记忆让LLM记住上下文信息记忆类型短期记忆当前会话长期记忆向量数据库存储实体记忆记住特定实体信息5. Agents代理智能体能自主使用工具代理类型zero-shot-react-description零样本推理conversational-react-description对话式self-ask-with-search自问自答structured-chat-zero-shot-react-description结构化聊天6. Indexes索引处理外部文档和数据三、LangChain基本应用框架