LangChain：LLM 大型語言模型開源框架 Framework 入門教學

隨著大型語言模型（LLM）的廣泛應用，開發者們需要更靈活、更高效的工具來構建和管理這些模型。LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架，旨在簡化 LLM 的整合、部署和應用。本文將介紹 LangChain 的基本概念、特性和使用方法，幫助您快速入門。

1. LangChain 介紹

LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架，提供了一系列工具和介面，使開發者能夠更輕鬆地使用 LLM 進行文本生成、問答系統、聊天機器人等應用。LangChain 支持多種 LLM，如 OpenAI 的 GPT 系列模型，並提供了豐富的功能來優化模型的性能和用戶體驗。

2. 安裝 LangChain

在開始使用 LangChain 之前，首先需要安裝它。您可以使用以下命令通過 pip 來安裝：

pip install langchain

3. 基本使用

LangChain 提供了一個簡單且一致的介面來使用各種 LLM。下面是如何使用 LangChain 進行基本文本生成的範例：

from langchain import LanguageModel

# 初始化模型
model = LanguageModel(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 文字生成
prompt = "Write a poem about the sea."
response = model.generate(prompt)

print(response)

在這個示例中，我們首先導入了 LangChain 的 LanguageModel 類，並使用 model_name 指定我們要使用的模型。接著，我們提供一個提示語 prompt，並使用 generate 方法來生成文本。

4. 高級功能

LangChain 不僅支持基本的文本生成，還提供了許多高級功能，包括檢索增強生成（RAG）、上下文管理和自定義管道等。

檢索增強生成（RAG）

RAG 是 LangChain 的一個強大功能，它結合了檢索和生成技術，提供更豐富和上下文相關的回應。以下是一個簡單的 RAG 示例：

from langchain import RAG

# 初始化 RAG 模型
rag_model = RAG(model_name="gpt-3.5-turbo", retriever="dense")

# 提供查詢
query = "What are the latest advancements in AI?"

# 檢索並生成回應
response = rag_model.generate(query)

print(response)

在這個示例中，我們使用 RAG 類初始化了一個 RAG 模型，並指定了檢索器類型。然後，我們提供了一個查詢 query，並使用 generate 方法來檢索相關信息並生成回應。

上下文管理

LangChain 支持上下文管理，使模型能夠在會話中保持上下文。這對於構建聊天機器人和問答系統非常有用。

from langchain import Conversation

# 初始化會話
conversation = Conversation(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 添加上下文
conversation.add_user_input("Hello, who won the World Series in 2020?")
response = conversation.get_response()

print(response)

# 添加更多上下文
conversation.add_user_input("Who was the MVP?")
response = conversation.get_response()

print(response)

在這個示例中，我們使用 Conversation 類初始化了一個會話，並逐步添加用戶輸入。模型能夠根據上下文生成更相關的回應。

5. 自定義管道

LangChain 允許您創建自定義管道，以滿足特定應用需求。以下是一個自定義管道的簡單示例：

from langchain import Pipeline

# 定義自定義步驟
def preprocess(text):
    return text.lower()

def postprocess(response):
    return response.capitalize()

# 創建管道
pipeline = Pipeline(steps=[preprocess, "gpt-3.5-turbo", postprocess])

# 使用管道生成文本
prompt = "Explain the significance of the moon landing."
response = pipeline.run(prompt)

print(response)

在這個示例中，我們定義了兩個自定義步驟 preprocess 和 postprocess，並將它們與模型集成到一個管道中。這允許我們在文本生成之前和之後對文本進行處理。

6. 總結

LangChain 是一個強大且靈活的開源框架，專門為 LLM 的使用和管理設計。無論是簡單的文本生成還是複雜的檢索增強生成，LangChain 都提供了豐富的功能來滿足您的需求。希望這篇入門教學能幫助您快速上手 LangChain，開發出強大的應用。

Doc

1. 【Day10】Langchain 教學的簡單中文化
2. line 透過 LangChain 打造一個股價查詢 LINEBot - 股價小幫手
3. Flowise - Build LLM Apps Easily
4. LangChain github
5. LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit make it the #1 choice for developers when building with GenAI.
6. langchain 教學
7. LangChain是什麼？AI開發者必須了解的LLM開源框架
8. 利用 LangChain 實作多模態模型的 RAG：除了讀文章也能看圖答題
9. 利用LangChain實作ChatPDF：問個問題，輕鬆找出文件重點
10. 何謂 LangChain？
11. 全端 LLM 應用開發(向量資料庫, Hugging Face, OpenAI, Azure ML, LangChain, FastAPI and more) 系列

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