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【一文读懂】搭建RAG的万能工具LangChain

发布日期：2024-09-13 12:54:47 浏览次数： 2365 作者：码农随心笔记

本篇带各位同学简单了解一下LangChain这个开源工具，自从它诞生以来，在Gihub上已经累积了超过91K的星星，如此火爆的工具，让我们一起来看看，它能带给我们哪些好处？它与RAG引擎又存在怎样的关系？

LangChain是什么

LangChain 是一个先进的开源框架，它通过结合自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法，为用户提供了一个强大的语言交互工具。这个平台诞生的初衷，是为了通过智能对话系统来模拟人类的交流方式，显著提高人机交互效率和质量。如果你想让聊天机器人不仅仅回答通用问题，还能从自己的数据库或文件中提取信息，并根据这些信息执行具体操作，比如写周报，写年度工作总结，那会是什么情况呢？Langchain 正是为了实现这一目标而诞生的。

如果我们想在某个项目中借助 OpenAI 或 Hugging Face 创建基于大语言模型的应用程序，以前我们可能需要手动完成，整个过程可能需要使用不同的API接口，编写大量的代码，从而耗费大量时间。现在，为了实现同样的目标，使用LangChain可以方便地帮助开发者创建大语言模型的应用程序和流程。它通过提供一系列工具和模块，简化了与语言模型的交互过程。

LangChain的作用

LangChain 就是一个可以让你能轻松玩转各种大模型应用开发的“工具箱”，里面有很多方便的工具，无论是聊天机器人、文本分析，还是其他基于语言处理的项目，LangChain 都能提供很大的帮助。例如，它可以帮你实现这些功能：

1. 组合不同的功能：你可以把语言模型和其他数据源（如数据库、API等）结合在一起，创建更复杂的应用。

2. 管理对话状态：如果你在开发聊天机器人，LangChain 可以帮助你跟踪对话的上下文，从而使对话更加连贯。

3. 处理文本和数据：它提供了一些方便的方法，帮助你处理文本，提取信息，或者进行文本生成。

4. 简化工作流程：通过提供预定义的模块和示例，LangChain 可以让你更快地构建和调整你的应用

LangChain的组件

Langchain 提供了 6 大类组件，就像GPT的插件一样，帮助我们更好地使用大语言模型，而且这些组件都是开源的，这就意味着非商业化的应用都可以免费。

如上图所示，这6大类的组件包括：

1. Models（模型）

LLMs（大型语言模型）

这些模型是 LangChain 积木盒中的基础积木。如同用乐高搭建房屋的地基，LLMs 为构建复杂的语言理解和生成任务提供了坚实的基础。

Chat Models（聊天模型）

这些模型就像是为你的乐高小人制作对话能力。它们能够让应用程序进行流畅的对话，好比是给你的乐高积木人注入了会说话的灵魂。

Text Embedding Models（文本嵌入模型）

如果说其他模型让积木能够理解和生成文本，文本嵌入模型则提供了理解文本深度含义的能力。它们就像是一种特殊的积木块，可以帮助其他积木更好地理解每个块应该放在哪里。

2 . Prompts（提示）

Prompt Templates（提示模板）

假如，你正在玩乐高积木时，有多个乐高小人，你需要编写剧本，告诉这些乐高小人在不同场景下应该说什么。Prompt Templates 就是这些剧本，它们指导模型如何回答问题或者生成文本。

3. Indexes（索引）

LangChain 通过 Indexs 索引允许文档结构化，让LLM更直接、更有效地与文档互动。

Document Loaders（文档加载器）

这些就像是一个个小仓库，帮助你的乐高世界中的智能模型存储和访问信息。Document Loaders 能够将文档加载到系统中，方便模型快速查找。

Text Splitters（文本分割器）

有时候你需要将一大块乐高板分成几个小块来构建更复杂的结构。Text Splitters 可以将长篇文本拆分成易于处理的小块。

Vector Stores（向量存储）

这些是一种特殊的存储设施，帮助你的乐高模型记住文本的数学表示（向量）。这就像是让积木块记住它们在整个结构中的位置。

Retrievers（检索器）

想象一下你需要从一堆积木中找到一个特定的小部件。Retrievers 能够快速在向量存储中检索和提取信息，就像是乐高世界里的搜索引

4. Memory（记忆）：对话的连贯性

LangChain 通过 Memory 工具类为 Agent 和 Chain 提供了记忆功能，让智能应用能够记住前一次的交互，比如在聊天环境中这一点尤为重要。

Chat Message History（聊天消息历史）

最常见的一种对话内容中的 Memory 类，这就好比是在你的乐高角色之间建立了一个记忆网络，使它们能够记住过去的对话，这样每次交流都能在之前的基础上继续，使得智能积木人能够在每次对话中保持连贯性。

5. Chains（链）

包括：Chain、LLM Chain、Index-related Chains

Chain 模块整合了大型语言模型、向量数据库、记忆系统及提示，通过 Agents 的能力拓展至各种工具，形成一个能够互相合作的独立模块网络。它不仅比大模型API更加高效，还增强了模型的各种应用，诸如问答、摘要编写、表格分析和代码理解等。

Chain 是连接不同智能积木块的基本方式，而 LLM Chain 是最简单的 LLM+Prompts 的一种 chain，专门用于链接语言模型。Index-related Chains 则将索引功能集成进来，确保信息的高效流动。

6. Agents（代理）

在 LangChain 的世界里，Agent 是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用场景），然后从它的工具箱（一系列可用工具）中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是 LangChain 提供的各种积木，比如 Models、Prompts、Indexes 等。

总结

LangChain 就像是一个特殊的积木盒，里面装了6种不同功能的积木块，这些积木块包括了数十种大语言模型、多样的知识库处理方法以及成熟的应用链，几十种可调用的工具箱，为用户提供了一个快速搭建和部署大语言模型智能应用程序的平台。

对于我之前几篇文章中提到的RAG引擎，我的理解是LangChain完全可以作为搭建RAG的一种万能工具，通过LangChain，我们可以搭建各种不同功能，不同侧重点的RAG引擎。不仅如此，它还能搭建更多与大模型相关的应用，包括AI Agent ，智能助手，等等。所以对于有意深入研究大语言模型，搭建各种大模型相关应用的你，值得花费更多时间深入了解。

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