LangChain入门：用Python构建大语言模型应用的完整指南
在两年的人工智能的浪潮中，大语言模型（如GPT）正逐渐改变我们与技术互动的方式。然而，如何将这些强大的模型应用到实际场景中，仍然是一个挑战。这就是LangChain的用武之地。LangChain是一个用Python构建的框架，旨在帮助开发者轻松集成和扩展大语言模型，构建智能应用。今天，我们将一起探索LangChain的核心功能，并学习如何使用它来构建自己的大语言模型应用。
前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
什么是LangChain？
LangChain是一个开源框架，专门用于构建基于大语言模型的应用。它提供了一套工具和组件，帮助开发者更高效地处理文本生成、问答、对话系统等任务。无论是构建智能客服、自动化文档生成，还是开发个性化的聊天机器人，LangChain都能为你提供强大的支持。
LangChain的核心组件
LangChain的核心设计理念是模块化和可扩展性。以下是它的主要组件：
-
• Models：支持多种大语言模型，如OpenAI的GPT、Hugging Face的模型等。
-
• Prompts：用于设计和优化输入提示（Prompt），以引导模型生成更准确的输出。
-
• Chains：将多个任务串联起来，形成复杂的工作流。
-
• Agents：让模型能够根据上下文动态选择工具和操作。
-
• Memory：用于存储和检索对话历史或上下文信息。
安装LangChain
在开始之前，我们需要安装LangChain。你可以使用以下命令安装：
pip install langchain
如果你计划使用OpenAI的GPT模型，还需要安装OpenAI的Python库：
pip install openai
使用LangChain构建一个简单的问答应用
让我们从一个简单的例子开始：构建一个基于GPT的问答应用。
from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # 初始化OpenAI模型 llm = OpenAI(api_key="你的OpenAI API密钥", temperature=0.7) # 定义提示模板 prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["question"], template="请回答以下问题：{question}" ) # 创建链 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) # 运行链 question = "Python是什么？" response = chain.run(question) print(response)
-
• 代码解析：
-
•
OpenAI：初始化GPT模型。 -
•
PromptTemplate：定义输入提示的模板。 -
•
LLMChain：将模型和提示模板组合成一个链。 -
•
chain.run：运行链并获取模型的回答。
运行这段代码后，你会看到GPT对“Python是什么？”这个问题的回答。
使用Chains构建复杂工作流
LangChain的Chains功能允许我们将多个任务串联起来。例如，我们可以先让模型生成一段文本，然后对其进行总结：
from langchain.chains import SimpleSequentialChain # 定义第一个链：生成文本 prompt_template1 = PromptTemplate( input_variables=["topic"], template="请写一段关于{topic}的短文。" ) chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template1) # 定义第二个链：总结文本 prompt_template2 = PromptTemplate( input_variables=["text"], template="请总结以下文本：{text}" ) chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template2) # 创建顺序链 overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2], verbose=True) # 运行顺序链 topic = "人工智能" response = overall_chain.run(topic) print(response)
这段代码会先生成一段关于“人工智能”的短文，然后对其进行总结。
使用Memory存储对话历史
LangChain的Memory功能允许我们存储和检索对话历史，从而实现更连贯的交互。例如：
from langchain.memory import ConversationBufferMemory # 初始化Memory memory = ConversationBufferMemory() # 创建链 prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["input", "history"], template="以下是我们的对话历史：{history}\n请回答以下问题：{input}" ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, memory=memory) # 运行链 response1 = chain.run("你好，我是小明。") print(response1) response2 = chain.run("你还记得我的名字吗？") print(response2)
这段代码会让模型记住对话历史，并在后续回答中引用。
下一步：探索更多功能
LangChain的功能远不止于此。你可以继续学习以下内容：
-
• 自定义工具：为Agent添加自定义功能。
-
• 多模态模型：集成图像和文本处理能力。
-
• 部署应用：将你的LangChain应用部署到Web或移动端。
结语
LangChain为构建大语言模型应用提供了一个强大而灵活的工具集。通过它，可以轻松实现文本生成、问答、对话系统等功能，并将其应用到实际场景中。千里之行始于足下，谨记，每一个智能应用都是从第一行代码开始的。加油！
持续探索行业机会，不算优秀，贵在真实，欢迎围观，共同成长！
读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
AI大模型学习路线汇总
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
大模型实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
大模型视频和PDF合集
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
获取方式：
有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】