探索LangChain：大型語言模型的革命性框架

在當今快速進展的人工智能領域，大型語言模型（Large Language Models，簡稱LLM）已成為推動語言理解和生成的核心力量。然而，不同的LLM具備各自的專長和能力，如何在同一應用中靈活使用它們，成為了開發者面臨的挑戰。本文將深入探討LangChain——一個旨在解決此問題的開源框架，並從科技記者的視角出發，探索其對AI應用開發的影響。

參考Youtube影片

LangChain簡介

LangChain是由Harrison Chase於2022年10月推出的一個開源框架，旨在為開發者提供一種標準化且靈活的方法來整合和應用不同的大型語言模型。它支持Python和JavaScript，迅速成為GitHub上增長最快的開源項目之一。

核心功能

LangChain的核心在於其提供了一套抽象層，允許開發者透過簡化的接口與LLM進行交互。以下是其主要功能：

開發應用案例

LangChain廣泛應用於多個領域，包括但不限於：

• 聊天機器人：提供適合特定聊天機器人使用的上下文。
• 文本摘要：簡化從學術論文到電子郵件的各類文本摘要過程。
• 問題回答：使用特定文檔或知識庫回答問題，克服訓練數據集之外的限制。
• 數據增強：生成合成數據以豐富機器學習訓練集。
• 虛擬代理：透過整合正確的工作流程，使代理能夠自主決定並執行下一步操作。

這些應用案例展示了LangChain如何使大型語言模型的應用開發變得更加靈活和高效。

LangChain如何改變應用開發

LangChain不僅為開發者提供了一個強大的工具來構建和整合LLM，還促進了對話式AI和自然語言處理應用的創新發展。以下幾點是LangChain帶來的主要改變：

1. 統一接口：透過統一和簡化的接口，減少了對不同LLM專業知識的需求，使開發者能夠專注於創建更復雜的NLP應用。
2. 模塊化開發：LangChain鼓勵模塊化開發，讓開發者可以靈活組合不同的功能和數據源，提高開發效率和應用的可擴展性。
3. 開源社區：作為一個開源項目，LangChain受益於廣泛的開發者社區支持。開發者可以貢獻代碼，分享最佳實踐，並從社區獲得支持和靈感。
4. 敏捷開發：LangChain使得從原型設計到最終產品的開發過程更加迅速和靈活。開發者可以快速迭代，根據用戶反饋和需求調整應用。
5. 跨平台兼容性：支援Python和JavaScript，讓LangChain能夠在多種平台和設備上運行，擴大了其應用範圍和受眾。

未來展望

隨著AI和機器學習技術的不斷進步，LangChain在推動NLP應用開發方面的作用將進一步增強。未來，我們可以預見LangChain在以下幾個方面的發展：

• 增強的數據處理能力：通過整合更先進的數據處理和分析工具，提高應用的準確性和效能。
• 更廣泛的模型支持：隨著新的LLM不斷推出，LangChain預計將擴大其支持的模型範圍，包括更專業或針對特定領域的模型。
• 社區驅動的創新：開源社區的貢獻將推動LangChain不斷創新，引入新的功能和改進，滿足日益增長的開發需求。
• 應用範圍擴展：從企業級應用到個人項目，LangChain的應用範圍將持續擴大，推動各行各業的數字化轉型。

總結

LangChain為大型語言模型的應用開發提供了一個革命性的框架。它不僅降低了技術門檻，使得更多的開發者能夠利用這些強大的工具，還通過其模塊化和可擴展的設計，開啟了對話式AI和自然語言處理技術新的可能性。隨著技術的進步和開源社區的支持，LangChain將繼續促進創新，推動自然語言處理技術的應用邁向新的高度。

在未來，LangChain可能會成為開發者構建複雜、互動式AI應用的首選工具。隨著其支持的模型和功能的不斷擴展，LangChain有潛力讓機器與人類的互動更加自然、更加智能。此外，隨著對話式界面和語音技術的進步，LangChain的應用場景將進一步擴大，從傳統的文本處理到更加複雜的多模態交互。

此外，LangChain的開源性質意味著它將繼續受益於全球開發者社區的集體智慧。通過共享知識、代碼和創新，LangChain將能夠快速適應新的技術趨勢，解決新出現的挑戰，並滿足不斷變化的市場需求。

最後，隨著AI技術在社會中的角色日益重要，LangChain及其應用的道德和社會影響也值得關注。開發者和社區必須共同努力，確保這些技術被負責任地開發和使用，以促進公平、透明並尊重用戶隱私。

總之，LangChain代表了大型語言模型應用開發的未來方向，它的出現不僅是技術進步的象徵，也是開源協作精神的勝利。隨著它的進一步發展和應用，我們期待見證AI和自然語言處理技術如何塑造我們的世界和未來。

Youtube 逐字稿

標題: “什麼是LangChain? - YouTube”

內容翻譯:

“現在，如果您已經聽過這個問題，那就讓我重複一遍，當今有許多大型語言模型可用，它們各自擁有自己的功能和專長。但如果我希望在我的業務應用程式中使用一種LLM來解釋一些用戶查詢，但又使用另一種LLM來撰寫對這些查詢的回應，該怎麼辦?這正是LangChain所關注的情況。LangChain是一個開源的orchestration框架，用於開發使用大型語言模型的應用程序，它同時提供Python和JavaScript庫。它本質上是針對幾乎任何LLM的通用接口，因此您可以在一個集中的開發環境中構建大型語言模型應用程序，然後將它們與數據源和軟件工作流程等進行整合。

當LangChain在2022年10月由Harrison Chase發布時，它迅速獲得了巨大的關注，到了次年6月，它成為GitHub上增長最快的開源項目。儘管LangChain的熱潮略有降溫，但它仍然有許多實用價值，所以讓我們來看看它的組件。

那麼，LangChain是由什麼組成的呢?LangChain通過所謂的抽象簡化了LLM應用程序的編程。那麼我所說的抽象是什麼意思呢?就像您家中的恆溫器能夠讓您控制溫度，而不需要了解其背後所有複雜的電路一樣，我們只需設定溫度，這就是抽象的概念。LangChain的抽象代表了使用語言模型所需的常見步驟和概念，並且可以將它們鏈接在一起創建應用程序，從而最小化執行複雜NLP任務所需的代碼量。

首先，我們來看看LLM模塊。幾乎任何LLM都可以在LangChain中使用，您只需要一個API密鑰。LLM類別旨在為所有模型提供一個標準接口，因此您可以選擇自己喜歡的LLM，無論是封閉源碼的，如GPT-4，還是開源的，如Llama 2，或者因為這是LangChain，您可以同時選擇這兩者。

接下來是提示(Prompts)。提示是給予大型語言模型的指令，LangChain中的PromptTemplate類別將提示的組成形式化，無需手動硬編碼上下文和查詢。一個提示模板可以包含像"不要在回答中使用技術術語"這樣的指令，這將是一個很好的指令;或者它可以是一組用於指導其響應的示例，這被稱為Few-shot提示;或者它可以指定一種輸出格式。

正如其名稱所示，Chain(鏈)是LangChain工作流程的核心，它將LLM與其他組件結合在一起，通過執行一系列功能創建應用程序。舉例來說，假設我們的應用程序需要首先從網站檢索數據，然後需要總結獲取的文本，最後需要利用該總結來回答用戶提交的問題。這就是一個順序鏈，其中一個函數的輸出作為下一個函數的輸入，而且鏈中的每個函數都可以使用不同的提示、不同的參數，甚至不同的模型。

為了完成某些任務，LLM可能需要訪問一些特定的外部數據源，而這些數據源沒有包含在LLM自身的訓練數據集中，比如內部文檔或電子郵件之類的東西。LangChain將這種類型的文檔統稱為索引(Indexes)，它們有多種形式，讓我們來看幾個例子。

其中之一被稱為文檔加載器(Document Loader)，它們可以與第三方應用程序合作，從像Dropbox或Google Drive這樣的文件存儲服務、YouTube的文本記錄，或者像AirTable這樣的協作工具，以及像Pandas和MongoDB這樣的數據庫中導入數據源。它也支持向量數據庫。

與傳統的結構化數據庫不同，向量數據庫通過將數據點轉換成所謂的向量嵌入(vector embeddings)的形式來表示數據，這些是具有固定維度的數值向量表示，能夠以非常有效的方式存儲大量信息。

還有一種叫做文本分割器(Text Splitter)的工具，它也很有用，因為它可以將文本拆分成小的、語義上有意義的塊，然後可以使用您選擇的方法和參數將它們組合起來。

默認情況下，LLM並沒有對之前對話的長期記憶，除非您恰好將聊天記錄作為查詢的輸入傳遞給它。但是LangChain通過簡單的工具解決了這個問題，可以為您的應用程序添加記憶功能，您可以選擇保留整個對話歷史，也可以只保留到目前為止對話的摘要，最後還有一個選項。

最後，我們來看一下代理(Agents)。代理可以使用給定的語言模型作為推理引擎，來確定應該採取哪些行動。在為代理構建鏈時，您將希望包括一些輸入，比如它應該使用的可用工具列表、用戶輸入(如提示和查詢)，以及任何其他相關的先前執行的步驟。

那麼，我們如何將所有這些應用到我們的應用程序中呢?我們來談談一些LangChain的使用案例。

顯然，我們有聊天機器人，LangChain可以用於為特定聊天機器人的使用提供適當的上下文，並將聊天機器人集成到現有的通信渠道和工作流程及其自身的API中。我們還有摘要功能，語言模型可以被指派去總結各種類型的文本，從分解複雜的學術論文和記錄，到提供傳入電子郵件的摘要。

我們還看到了大量使用LangChain進行問題回答的案例，使用特定文檔或專門的知識庫，LLM可以從存儲中檢索相關信息，然後使用這些本來不包含在其訓練數據集中的信息闡述出有用的答覆。

這是一個很好的案例，數據增強。LLM可用於生成與真實數據點在數據增強是一個很好的使用案例。LLM可以用於生成與真實訓練數據集中的數據點非常相似的合成數據，以供機器學習使用。例如，LLM可以被訓練來生成額外的樣本，這些樣本與真實數據點非常相似。

當然，還有虛擬代理的使用案例，正如我們之前已經討論過的，如果將LangChain的代理模塊與正確的工作流程集成，它可以使用LLM自主確定下一步操作，然後使用所謂的RPA(機器人流程自動化)採取行動來完成該步驟。

LangChain是開源和免費使用的。還有一些相關框架，如LangServe(用於將鏈創建為REST API)和LangSmith(提供工具來監控、評估和調試應用程序)。總的來說，LangChain的工具和API簡化了構建利用大型語言模型的應用程序的過程。如果您有任何疑問，請在下面留言。如果您希望在未來看到更多這樣的視頻，請點贊並訂閱，謝謝觀看。”