LangChain

LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）创建应用程序的过程。它为 "链 "提供了一个标准接口，"链 "是调用序列，可以包括 LLM 提示、其他链或外部工具。其核心理念是通过将GPT-4等 LLM 与外部数据源和计算模块连接起来，使开发人员能够构建功能更强大、能感知上下文和数据驱动的应用程序。这样，模型就能超越其预先训练的知识，以更动态的方式与世界互动。您可以通过LangChain 官方文档和LangChain GitHub 存储库进一步探索其功能。

LangChain 的工作原理：链和代理

LangChain 的模块化架构围绕两个关键概念展开：链和代理。这种结构有助于管理 LLM、数据源和其他工具之间复杂的交互。

• 链：这些是 LangChain 的基本构件。一个链代表一连串的操作，其中一个步骤的输出将成为下一个步骤的输入。一个简单的链可以接收用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将其发送到 LLM。更复杂的链可以将多个 LLM 或其他工具连接在一起，以执行复杂的任务，如文档摘要后的情感分析。该框架为这些多步骤工作流的提示链提供了便利。
• 代理代理是一种更高级的链，使用 LLM 作为推理引擎。代理可以决定使用哪些工具，以何种顺序完成目标。例如，如果被问及 "昨天巴黎的天气如何，法国的首都是哪里？"，代理可以首先使用搜索工具查找天气，然后访问其内部知识来回答问题的第二部分。这样就能动态、灵活地解决问题，使代理成为代理人工智能的核心组成部分。

实际应用

LangChain 在 LLM 与外部系统之间架起了一座桥梁，使各种复杂的人工智能应用得以开发。

1. 通过私人文档回答问题：最常见的用例之一是构建一个可以根据特定文档集（如公司内部知识库或研究论文集）回答问题的系统。LangChain 使用一种名为 "检索增强生成"（RAG）的技术实现了这一功能。它首先从矢量数据库中检索相关的文本块，然后将上下文输入 LLM，LLM 会根据所提供的信息生成精确的答案。这克服了 LLM 静态训练数据的局限性。
2. 自主人工智能代理：LangChain 可用于创建通过与各种软件工具和应用程序接口交互来执行任务的自主代理。例如，通过使用谷歌日历应用程序接口（Google Calendar API）和邮件客户端等工具，可以创建一个个人助理代理来管理日历、预约和发送电子邮件。这些代理展示了一种人工狭义智能（ANI），专注于特定的委托任务。

语言链及相关概念

将 LangChain 与人工智能生态系统中的相关术语区分开来很有帮助：

• LLMs 与 LangChain：LLMs （如 Google 的Gemini、Meta 的 Llama）是理解和生成文本的核心模型。LangChain 是一个框架，使用这些 LLM 作为组件来构建应用程序。它可以协调 LLM 与其他工具或数据源之间的交互。
• 提示工程与 LangChain：提示工程是为 LLM 制作有效输入的艺术。LangChain 提供了提示模板等工具，使提示工程在应用程序中更具系统性和可扩展性，但其范围更广，包括状态管理、工具集成和内存。
• Hugging Face Transformers与 LangChain：Hugging Face Transformers 库提供了数以千计的预训练模型以及用于微调和运行这些模型的工具。LangChain 经常与Hugging Face 模型集成，但侧重于将这些模型组合成复杂应用的更高级任务，而不是模型实现本身。

计算机视觉的相关性

虽然 LangChain 主要与自然语言处理（NLP）相关，但其协调不同工具的能力使其与结合文本和其他数据类型（如图像）的多模态模型高度相关。在计算机视觉（CV）领域，LangChain 可用于创建复杂的工作流程。

例如，应用程序可以使用Ultralytics YOLO模型进行实时对象检测，然后将检测到的对象标签传递给 LangChain 代理。然后，该代理可以使用 LLM 生成丰富的场景描述，执行类似图像的语义搜索，甚至根据视觉输入触发其他操作。随着视觉语言模型的普及，LangChain 这样的框架对于构建既能观察世界又能推理世界的应用至关重要。将在Ultralytics HUB等平台上训练的视觉模型集成到这些链中，可以为机器人和智能监控等领域带来新的可能性。