LangChain

LangChain 是一个开源框架，旨在简化由 大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的创建。它是一座 桥，允许开发人员将 GPT-4 或 Llama 等模型的推理能力与外部计算和数据源相结合。 计算和数据源相结合。通过为 "链"--将 LLM 与其他工具连接起来的操作序列--提供标准化接口，LLM 与其他工具之间可以建立起联系。 通过为 "链"--连接 LLM 与其他工具的操作序列--提供标准化接口，LangChain 可帮助开发能与环境动态交互的上下文感知系统。 环境进行动态交互。这一框架对于构建从智能聊天机器人到复杂决策代理等各种复杂工具至关重要。 从智能聊天机器人到复杂的决策代理，这一框架对于构建复杂的工具至关重要。 从简单的文本生成到可操作的工作流。

核心概念和架构

LangChain 的架构围绕着模块化组件展开，这些组件可以串联起来解决特定问题。 问题，这是现代 机器学习操作 (MLOps) 的核心方面。

• 链：链是最基本的构件，它以特定顺序连接多个组件。 例如，一个链可能首先对用户输入进行 对用户输入进行数据预处理，将其送入 一个 LLM，然后格式化输出。这支持以下技术 提示链等技术。 作为下一步的提示。
• 代理：虽然链遵循硬编码顺序、 人工智能代理使用 LLM 作为推理引擎，以确定 采取哪些行动以及行动的顺序。代理可能会决定搜索网络、查询矢量数据库 矢量数据库，或根据用户请求进行计算。 计算。
• 记忆标准 LLM 无法在交互之间保留信息。LangChain 提供内存 组件，允许应用程序维护 上下文窗口，使系统能够参考 对话中过去的交互。

实际应用

LangChain 在部署多功能的 人工智能（AI）解决方案 各行各业。

1. 检索增强生成（RAG）：最流行的用例之一是构建能与数据 "聊天 "的系统。 能与数据 "聊天 "的系统。通过检索-增强生成（RAG）将 LLM 与私人文档连接起来，企业就可以创建能与数据 "聊天 "的系统。 检索-增强生成（RAG）将 LLM 与私人文档连接起来，企业就可以创建助手，根据内部维基、法律合同或技术手册回答问题。 手册来回答问题。这包括将文本索引到 矢量搜索引擎中的文本索引，让法律硕士能够引用具体的资料来源，而不是凭空想象出答案。 具体来源，而不是凭空想象答案。
2. 多模态分析：LangChain 可以协调将文本与其他模式相结合的工作流程。 例如，在计算机视觉（CV）中，应用程序可 应用程序可以使用对象检测模型 识别图像中的项目，然后将结构化数据传递给 LLM，生成创意描述或安全报告。 安全报告。

与计算机视觉集成

将 LangChain 与视觉模型相结合，可为 代理人工智能。 开发人员可以将视觉检测工具的结构化输出作为语言模型的上下文。下面的 Python 代码段演示了如何从最新的视觉检测工具中准备检测结果。 Ultralytics YOLO11模型的检测结果，以便在下游逻辑链 或 LLM 提示中使用。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for efficient object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract class names to feed into a language chain
detected_items = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Simulate a prompt context for a LangChain input
context = f" The image contains: {', '.join(detected_items)}. Please describe the scene."
print(context)

LangChain 与相关术语

将 LangChain 与它所协调的底层技术区分开来很有帮助：

• LangChain 与 LLMs:LLM（例如 OpenAI 的 GPT-4 或Anthropic 的 Claude）是处理文本的 "大脑"。LangChain 是 框架"，它将大脑与双手（工具）和耳朵（数据源）连接起来。
• LangChain 与 Prompt 工程:提示工程侧重于精心设计最佳文本输入，以获得良好的响应。LangChain 自动管理这些提示，使提示模板可以 动态填充来自外部 API 或数据库的数据。

对于那些希望加深理解的人，LangChain 官方文档提供了 官方文档提供 全面的指南，而 GitHub 存储库提供源代码和社区 示例。将这些工作流程与强大的视觉工具（如 Ultralytics 文档中找到的那些强大的视觉工具整合在一起，就能开发出功能强大的多模式系统。