LangChain系列教程之项目结构

前言

"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。

该系列涵盖了与 NLP 相关的广泛主题，包括数据加载、文本预处理、文本分割、嵌入等等。系列中的每篇文章深入探讨了 LangChain 的特定方面，提供详细的解释、代码示例和实际应用案例。

"LangChain 系列" 的目标是帮助开发人员和数据科学家利用 LangChain 的功能来构建强大且高效的 NLP 应用程序。无论您是 NLP 的新手还是经验丰富的从业者，本系列都提供有价值的见解和指导，以提升您的 NLP 项目。

通过跟随 "LangChain 系列" 中的文章，您将全面了解如何在各种 NLP 任务中使用 LangChain，并发挥您的 NLP 项目的全部潜力。

学习 LangChain 项目的基本结构

目录

•LangChain 项目的基本结构[1]

在之前的指南中，我们学习了如何为使用 LangChain 进行开发正确设置 Python 环境；如果您直接进入本指南，请先查看那个指南，因为它会准备好所需的环境和包。

LangChain 系列教程 - 环境设置[2]

现在是时候了解一下一般的结构，这样您就可以建立任何基于语言模型的应用的良好基础。本指南同样简短而直接。

[3]LangChain 项目的基本结构

正如我们在环境设置中所看到的，LangChain 提供了许多可用的模块，可能相对令人困惑，不知道该使用哪个模块以及何时使用。

以下是典型应用程序的一般结构示例：

我们可以轻松地通过LangChain的几行代码来完成每个步骤，因为它很好地抽象了复杂的任务。

1.加载文档：这是初始步骤，将原始数据（文档）加载到系统中。这些文档可以是各种格式，例如文本文件、PDF、HTML文件等。LangChain提供了丰富的文档加载器，包括图像。

在LangChain文档中查看可用的文档加载器[4]。

2.切分为块：文档加载完成后，将其切分为更小的、可处理的块。这样做是因为处理较小的文本块比处理大型文档更高效。这些块的大小可以根据模型的具体要求和数据的类型而变化；我们可以选择多种文本切分器，例如代码文本切分器、递归字符切分器（用于混合文本和代码的一般数据）、NLTK（用于自然语言等）等。

在LangChain文档中找到所有可用的文本切分器[5]。

3.生成嵌入向量：将文档切分为块后，下一步是将这些块转换为模型可以理解的格式。这通过为每个块生成嵌入向量来实现。嵌入向量是块内容的数值表示。这些向量捕捉了块的语义含义，使模型能够理解不同块之间的关系。根据您的需求，有许多可用的嵌入模型。

可在LangChain文档中了解可用的嵌入模型[6]。

4.存储向量：生成嵌入向量后，它们将被存储在数据库或向量存储中。这是一种专门设计用于处理高维向量数据的数据库类型。以这种方式存储向量可以实现高效的检索和向量比较，这在下一步中非常重要。

LangChain提供的向量存储。

5.检索上下文：当接收到用户查询时，系统需要确定哪些块与查询相关。这是通过从数据库中检索适当的上下文来实现的。系统将查询与存储的向量进行比较，找到与查询最相似的块。然后，这些块将用于生成模型的响应。

这个概述提供了对基本机制的基本理解。虽然解释是简化的，但LangChain在幕后执行复杂的操作，使您能够轻松构建功能强大的应用程序。

在本系列的应用程序开发过程中，从代码和结构上看，它们看起来非常简单。然而，它们提供了重要的功能，展示了设计的简洁性并不限制功能或潜力。这种方法让您能够掌握核心概念，同时也能欣赏到LangChain的强大和多功能性。

在下一篇文章中，我们将探索如何使用文档加载器和文本切分器，这是基于语言模型的应用程序的重要部分。

我们将分解每个步骤，并最终构建一个应用程序，让您可以与我博客中的所有文章进行“聊天”！也许还可以为不同的用例构建一些更多的应用程序 🤖。

声明

本文翻译整理自：Learn the structure of a LangChain project[7]，感兴趣的请点赞、收藏。

References

[1] LangChain 项目的基本结构: https://blog.davideai.dev/the-ultimate-langchain-series-projects-structure#heading-basic-langchain-project-structure [2] LangChain 系列教程 - 环境设置: https://soosweb3.hashnode.dev/the-ultimate-langchain-series-environment-setup [3] Permalink: https://blog.davideai.dev/the-ultimate-langchain-series-projects-structure#heading-basic-langchain-project-structure [4] 可用的文档加载器: https://python.langchain.com/zh/latest/modules/indexes/document_loaders.html [5] 可用的文本切分器: https://python.langchain.com/zh/latest/modules/indexes/text_splitters.html [6] 可用的嵌入模型: https://python.langchain.com/zh/latest/modules/models/text_embedding.html [7] Learn the structure of a LangChain project: https://blog.davideai.dev/the-ultimate-langchain-series-projects-structure