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什么是lang chain

Answer

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和优势：

  1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。
  2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。
  3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。
  4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。
  5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。
  6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入决定调用工具。
  7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集生成步骤数据，还提供内存功能维护状态。
  8. 是为简化大模型应用开发设计的开源框架，通过提供模块化工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用核心价值上。
  9. 设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，适应不断变化的业务需求。
  10. 作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码帮助新用户快速掌握，充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
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References

问：LangChain 是什么？

LangChain是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。LangChain提供了一系列工具、组件和接口，使得创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序变得更加容易。该框架的核心概念包括组件（Component）和链（Chain），其中组件是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序，而链则是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。LangChain的主要特点包括：模型抽象：LangChain提供了对大型语言模型（LLM）和聊天模型的抽象，允许开发人员为他们的用例选择合适的模型，并利用提供的组件来构建应用程序。提示模板和值：LangChain支持创建和管理提示模板，这些模板是用于引导语言模型生成特定输出的输入结构。链（Chains）：LangChain允许开发人员定义一系列的处理步骤，这些步骤可以按顺序执行以完成复杂的任务。代理（Agents）：LangChain支持构建代理，这些代理可以使用语言模型来做出决策，并根据用户的输入决定调用哪个工具。LangChain支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，并且可以与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。此外，LangChain还提供了内存功能，帮助维护链或代理调用之间的状态。

问：LangChain 是什么？

LangChain旨在为开发人员提供一个强大的工具集，以便他们能够构建适应性强、高效且能够处理复杂用例的高级语言模型应用程序。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

RAG提示工程系列（3）| 迈向工程化应用

LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库，允许开发者轻松地集成和操作多种大模型，从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，并且具备良好的可扩展性，以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目，LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新，同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外，LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是一个多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

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知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ？
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容： LangChain： LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。 它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系： LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成，是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。 LangChain 作为框架，与 RAG 的关系包括：是框架与技术的关系，允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain： 有从产品视角出发的分享，包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享，分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12
langchain到底是什么。如何理解。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供了一系列工具、组件和接口，使利用大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更便捷。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，能为用例选择合适模型，并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 LangChain 还是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，以适应业务需求变化。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，同时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-21
什么是langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-11
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档，生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。
2025-02-27
LangChain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，且可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 在开发 LangChain 应用时，构建 RAG 应用的相关组件包括数据加载器、文本分割器、文本嵌入器、向量存储器、检索器、聊天模型等，一般流程如下：（具体流程未给出，如有需要请补充提问）
2025-02-24
详细介绍下langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如特定文档问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-02-14
langgraph教程
LangGraph 是一个用于低代码构建 LLM 应用的新库，具有以下特点和功能： 1. 提供了更多自定义和循环行为的可能性。 2. 提供了可视化工具，用于展示和控制语言代理的图，以及查看和分析语言代理的输入和输出。 3. 是 LangChain 的一个强大扩展，能支持更多 LLM 应用场景和需求，且是独立库，可与其他 Python 库和工具结合使用。 其详细介绍和使用方法可参考官方文档和教程。 LangChain 0.1.0 的发布是重要里程碑和新起点，团队未来计划包括： 1. 重写旧的链，使其符合 0.1.0 的架构和规范，并提供更多功能和特性。 2. 维护稳定分支 0.1.x，用于修复错误和优化性能，保证质量和稳定性。 3. 增加更多工具和功能，如更多 LLM 和 NLP 任务支持、更多输出解析和检索方法、更多代理技术以及更多 LangSmith 和 LangGraph 功能。 此外，还有关于利用 Langchain、Ollama、RSSHub 实现本地部署资讯问答机器人的内容，包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量以及实现 RAG 等步骤。 在探索 LangGraph 构建多专家协作模型方面： 1. 定义图：从节点开始，预填充状态，构建定制工作流程，包含多个节点，如 enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill 等，并逐一明确地定义如航班预订助手、租车助手、酒店预订助手、旅行预订助手和主助手等工作流程图。 2. 对话：在对话轮次列表上运行，减少确认。
2025-03-23
Langgraph
LangGraph 是一个用于低代码构建 LLM 应用的新库，具有以下特点和发展情况： 1. 提供了更多自定义和循环行为的可能性，还有可视化工具用于展示和控制语言代理的图，以及查看和分析输入输出。 2. 是 LangChain 的一个强大扩展，能支持更多 LLM 应用场景和需求，且是独立库，可与其他 Python 库和工具结合使用。 3. 随着其发布，应用开发者能在应用层随心搭建自己的多专家模型。 4. 在 LangChain v0.2 中，LangGraph 正在成为构建代理的推荐方式，增加了预构建的 LangGraph 对象，更容易定制和修改。 LangChain 团队未来计划包括： 1. 重写旧的链，使其符合 LangChain 0.1.0 的架构和规范，并提供更多功能和特性。 2. 维护稳定分支，用于修复错误和优化性能，保证质量和稳定性。 3. 增加更多工具和功能，如更多的 LLMs 和 NLP 任务支持、更多输出解析和检索方法、更多代理技术以及更多 LangSmith 和 LangGraph 的功能。 详细介绍和使用方法可参考 LangGraph 的官方文档和教程。
2025-03-23
LangGPT
LangGPT 是由云中江树提出的结构化提示词框架。云中江树早在 2023 年 3 月就提出了结构化构建提示词的方法，并发布在 Github，很快收藏破千。2023 年 5.4 青年节开源发布（GPT4 发布后约一个月多）为 LangGPT 项目，成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目，并撰写了学术论文开源发表。其提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用，当前已发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。 相关视频和活动分享包括： 【LangGPT 项目】 【结构化 prompt】 【提示链 Prompt Chain】 【DALLE3】 北京分队成员包括： 甲木ゞ：LangGPT 联合创始人/大厂攻城狮，多年服务端开发经验，目前持续深研 AI 提示工程领域，对企业增效赋能，熟悉各类大语言模型。《中国生成式人工智能应用与实践》报告技术顾问，业余也玩 MJ/Pika/Gen2 等等，持续输出，持续进步。目前主要运营 LangGPT 社区，坐标北京朝阳。 子龙一身都是宝：职业为独立游戏制作人/广告行业 AIGC 工作流开发者/连续创业者。技能包括 ComfyUI 工作流开发、汽车行业广告创意图生成、SVD 视频制作、UE4/5，坐标燕郊。 乖乖：技能包括 ps，视频剪辑，公众号编辑，H5 等。初入 AI 领域，正在学习中。职业为人事行政经理，曾在房地产、互联网、餐饮企业任职，组织过年会，万达好声音等活动，参与过企业宣传片创作。兴趣爱好为骑行，跟小伙伴交流信息，提高认知，坐标朝阳北苑。
2025-03-12