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。其核心思想是使开发人员能够通过将 GPT-4 等 LLM 连接到外部数据源和计算模块来构建更强大、具有上下文感知能力和数据驱动的应用程序。这使模型能够超越其预先训练的知识，并以更动态的方式与世界互动。您可以通过官方 LangChain 文档和 LangChain GitHub 存储库进一步了解其功能。

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构建：链 (Chains) 和代理 (Agents)。这种结构有助于管理 LLM、数据源和其他工具之间交互的复杂性。

• 链（Chains）：这些是LangChain中的基本构建块。链表示一系列操作，其中一个步骤的输出成为下一步的输入。一个简单的链可能接受用户输入，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或其他工具链接在一起，以执行复杂的任务，例如文档摘要，然后进行情感分析。该框架有助于为这些多步骤工作流程进行提示链（prompt chaining）。
• 智能体: 智能体是一种更高级的链，它使用 LLM 作为推理引擎。智能体可以决定使用哪些工具以及以何种顺序来完成目标。例如，如果被问到“昨天巴黎的天气如何？法国的首都是哪里？”，智能体可以首先使用搜索工具来查找天气，然后访问其内部知识来回答问题的第二部分。这允许动态和灵活地解决问题，使智能体成为智能体人工智能的核心组成部分。

实际应用

LangChain 通过弥合 LLM 和外部系统之间的差距，能够开发各种复杂的 AI 应用程序。

1. 基于私有文档的问答：最常见的用例之一是构建一个可以根据特定文档集回答问题的系统，例如公司的内部知识库或一系列研究论文。LangChain 使用一种称为 检索增强生成 (RAG) 的技术来实现这一点。它首先从 向量数据库 中检索相关的文本块，然后将此上下文提供给 LLM，LLM 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 AI 代理：LangChain 用于创建自主代理，这些代理可以通过与各种软件工具和 API 交互来执行任务。例如，可以构建一个个人助理代理，通过使用 Google Calendar API 和邮件客户端等工具来管理日历、预订约会和发送电子邮件。这些代理展示了一种狭义人工智能 (ANI)形式，专注于特定的、委派的任务。

LangChain 及相关概念

区分 LangChain 和 AI 生态系统中的相关术语有助于理解其独特之处：

• LLM 与 LangChain：LLM（例如，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，它使用这些 LLM 作为组件来构建应用程序。它协调 LLM 与其他工具或数据源之间的交互。
• Prompt 工程（Prompt Engineering） vs. LangChain：Prompt 工程是为 LLM 制作有效输入的艺术。LangChain 提供了诸如 prompt 模板之类的工具，以使 prompt 工程在应用程序中更系统化和可扩展，但其范围更广，包括状态管理、工具集成和内存。
• Hugging Face Transformers vs. LangChain：Hugging Face Transformers库提供了对数千个预训练模型的访问以及用于微调和运行它们的工具。LangChain通常与 Hugging Face模型集成，但侧重于将这些模型组合成复杂应用程序的更高级别任务，而不是模型实现本身。

在计算机视觉中的相关性

虽然 LangChain 主要与自然语言处理 (NLP)相关联，但它协调不同工具的能力使其与将文本与其他数据类型（如图像）相结合的多模态模型高度相关。在计算机视觉 (CV)的背景下，LangChain 可用于创建复杂的工作流程。

例如，一个应用程序可以使用 Ultralytics YOLO 模型进行实时目标检测，然后将检测到的目标标签传递给 LangChain 代理。然后，该代理可以使用 LLM 生成对场景的丰富描述，执行语义搜索以查找相似的图像，甚至根据视觉输入触发另一个操作。随着视觉语言模型变得越来越普遍，像 LangChain 这样的框架对于构建能够看到和推理世界的应用程序至关重要。将基于像 Ultralytics HUB 这样的平台训练的视觉模型集成到这些链中，可以释放从机器人技术到智能监控等领域的新可能性。