大语言模型（LLM）LangChain介绍

LangChain是一个利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架，它的核心理念是为各种大语言模型应用实现通用的接口，简化大语言模型应用的开发难度，主要的模块示意图为：

• Index：提供了各类文档导入、文本拆分、文本向量化存储和检索的接口，导入的文档类型除常见的 word、excel、PDF、txt 外，还包括 API 和数据库接口，向量化存储包括各类向量数据库。通过 Index 模块，非常容易处理各类型的外部数据，来提供给大模型进行推理。
• Prompts：将用户输入和其他外部数据转化为适合大语言模型的提示词，包括提示词管理、提示词优化和提示词序列化等功能。通过调整提示词，可以让大语言模型执行各类任务，如文本生成文本（包括聊天、问答、摘要、报告等）、文本生成 SQL、文本生成代码等，另外还可以通过提示词让模型进行小样本学习，目前对各任务的提示词最优实践在如火如荼的研究中，通过提示词不断探索大语言模型的能力边界，LangChain 提供了一个易用的提示词管理工具。
• Models：提供了对各类大语言模型的管理和集成，除闭源的大语言模型 API 接口外，还提供对多个开源模型仓库中开源大语言模型的集成接口，以及在云上部署的大语言模型接口。
• Memory：用来保存与模型交互时的上下文状态，是实现多轮对话的关键组件。
• Chains：LangChain 的核心组件，能对上面的各组件组合在一起以完成特定的任务，如一个 chain 可以包含 prompt 模版、大语言模型及输出处理组件，来完成用户聊天功能。对各种不同的任务，LangChain 提供不同的 chain，如问答任务提供了 Question Answering Chain，文本摘要任务提供了 Summarization Chain，文本生成 SQL 任务提供了 SQL Chain，数学计算任务提供了 LLM Math Chain 等，同时可以自定义 Chain，Chain 组件提供了不同的模型推理模式，包括 stuff、map_reduce、refine、map-rerank 等，可以根据具体的任务需求，选择合适的 Chain 以及模型推理模式来完成任务。
• Agents：LangChain 的高级功能，能根据用户的输入来决定调用哪些工具，同时能组合一系列的 Chain 来完成复杂的任务，如提问：我的账号余额能买多少两黄金？Agents 通过 SQL chain 查询账号余额，通过调用网页查询接口的 LLM 查找实时黄金价格，通过调用 LLM Math 计算能买到的黄金数量完成最终的任务，这一系列的逻辑操作均可以在 Agents 中配置。

除 LangChain 外，目前另一个比较常用的开源大语言模型应用开发框架是 LIamaIndex。LIamaIndex 有丰富的数据导入接口，特别是对结构化数据的支持更友好，另外 LIamaIndex 的 Index 对多种模式的问答逻辑进行了封装，易于使用但缺少灵活性。LIamaIndex 支持与 LangChain 集成，2 个框架可以互相调用。