LangChain大放异彩的一年

关于 ： LangChain ，来源：尤尔小屋

2023年可以说是人工智能领域不平凡的一年，随着人工智能领域的飞速发展，开发者们都在寻找能够轻松、高效地构建应用的工具。

尤其对于那些不熟悉大语言模型领域，或者初入此领域的开发者来说，选择一个合适的工具尤为重要。

在众多的选择中，有一个名字越来越受到大家的关注——LangChain，相信它会在今年大放异彩，所以今天就来给大家详细介绍一下LangChain。

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为什么需要LangChain

首先想象一个开发者在构建一个LLM应用时的常见场景。

当你开始构建一个新项目时，你可能会遇到许多API接口、数据格式和工具。对于一个非AI领域的开发者来说，要去研究每一个工具、接口都有着巨大的负担。

现在，假设你要构建一个涉及语言处理的应用，比如一个智能聊天机器人，你可能会想：我难道要一步步去学习如何训练一个语言模型，如何处理各种数据，还要解决所有的兼容性问题吗？

这就是LangChain的价值所在。

LangChain是一个集成框架，它为开发者提供了一系列的工具和组件，使得与语言模型中各种数据（如Google Analytics、Stripe、SQL、PDF、CSV等）的连接、语言模型的应用和优化变得简单直接。

现在，随着LangChain在开发者社区中的受欢迎程度逐渐上升，可以明显地看到使用LangChain的开发者数量呈现激增的趋势。

2023年8月，LangChain开源框架已经收获了惊人的数据： 5.82万个星标、557位专注开发者，以及7800位积极的分支开发者。这些数字从深层次上代表了众多开发者对LangChain实用性和未来潜力的坚定认可。

正是因为LangChain连接了开发者和复杂的LLM应用，因此，开发变得更为简单、高效。也因为这种受欢迎程度和媒体报道的广泛传播，越来越多的开发者，不论是LLM领域的还是非LLM领域的，都选择使用LangChain。

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LLM应用开发的最后1公里

想象一下，一个对编程完全陌生的初学者，正面临着如何与模型进行交互的诸多问题，哪怕是简单的GET或POST请求，都可能成为其开发路上的第一道门槛。而LangChain的存在恰恰能跨越这道门槛，使得LLM应用开发变得触手可及。

首先，LangChain的简洁性让它脱颖而出。 开发者只需要写几行代码，就能运行一个大型LLM程序，甚至快速构建一个响应式的机器人。这种简洁性意味着，无论是对于有经验的开发者还是初入此领域的新手，LangChain都能为他们进入LLM应用开发的世界铺平道路。

LangChain还为开发者集成了丰富的内置链组件，为开发者解决了重复编写代码的问题。面对特定的任务，如摘要或问答，LangChain提供了专门的摘要链和问答链，简化了开发流程。Agent的引入将工具和数据库的整合提升到了一个新的层次，使得开发者可以全心投入任务。

借助LangChain，开发者除了可以实现LLM与真实世界的在线数据增强，即RAG（检索增强生成），还能在私有环境中部署模型，或是针对特定任务选择更精确的模型平台及型号，甚至随时切换各大平台推出的新模型。

而对于那些未选择使用LangChain的开发者来说，他们很可能会被各模型平台的接口选择、提示词的编写，以及输出格式的处理等问题所困扰，这些复杂的问题会成为开发过程中的巨大障碍，甚至导致开发者“从入门到放弃”。

在LLM应用开发中，一个经常被遗漏但至关重要的环节是，如何为LLM编写合适的提示词，确保LLM能够准确理解开发者的意图。对于许多开发者，特别是初学者来说，这可能是一个具有挑战性的任务。然而，LangChain为这一问题提供了有力的解决方案。

对于那些在模型提示词编写上感到困惑的开发者来说，LangChain提供了多种模板供选择。这并不仅仅是一些随意整合的模板，而是与各种应用、工具紧密集成的组件，其中包含了大量已经经过实际验证的提示词模板。这意味着开发者无须从零开始编写程序，只需要在LangChain提供的模板中找到与任务相匹配的部分，并进行相应的调整即可。

LLM应用开发的最后1公里，其意义是确保开发者无须为了一个小细节而多走弯路，正如居民无须跑很远坐公交车一样， 每一个关键的细节都能得到及时而准确的处理，使得整个开发过程更为高效。

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LangChain的2个关键词

在现代软件工程中，如何将庞大复杂的系统划分为更小、更易于管理和使用的部分，已经成了设计和开发的核心考量。在这个背景下 ，LangChain以“组件”和“链”作为2个关键概念， 为LLM应用开发者提供了便利。

首先来谈谈“组件”。

在LangChain中，组件不是代码的拼凑，而是一个具有明确功能和用途的单元。组件包括LLM模型包装器、聊天模型包装器及与数据增强相关的一系列工具和接口。这些组件就是LangChain中的核心，你可以把它们看作数据处理流水线上的各个工作站。每个组件都有其特定的职责，如处理数据的输入输出、转化数据格式。

然而，单纯的组件还不足以满足复杂应用的需求，这时“链”便显得尤为关键。 在LangChain的体系中，链是将各种组件连接在