langchain的提示词工程

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/IC4RfTCLeLDrQ52jxkGDdA作者：叶清提示词也可以是一个复杂的系统性工程，本文介绍了一种自动生成大量内容的方法。由Harrison Chase开发的LangChain，允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力。俗称ReAct，它展示了一种提示词技术，允许模型“推理”（通过思想链）和“行动”（通过能够使用预定义工具集中的工具，例如能够搜索互联网）。下面拿我23年初，我设计的一个简单的提示词链作为示例：目的：用AI批量生成拆书稿（拆书搞就是把一本书分解成为一些小节，一些平台会购买优质的书稿，帮助读者快速阅读）设计思路：十拆法，除了恰好有十个章节的书以外，多的就合并，少的就分解，根据实际情况拆分。程序输出：每次运行可以无需人工干预，自动生成上百篇内容。输入一个简单的书名，输出百篇文章，最大化效率！

高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展，每个工具都旨在简化这些方法的实施并增强其能力。这些资源在将理论方法与实际应用之间的差距弥合方面至关重要，使研究人员和实践者能够更有效地利用提示词工程。Langchain已经成为提示词工程工具包景观中的基石，最初专注于链条，但扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛的功能。它的全面功能套件使其成为开发复杂LLM应用的宝贵资源。由Microsoft提供的Semantic Kernel，提供了一个强大的技能开发和规划工具包，扩展了其实用性，包括链条、索引和内存访问。它支持多种编程语言的多功能性增强了其对广泛用户基础的吸引力。同样来自Microsoft的Guidance库，引入了一种针对提示词工程的现代模板语言，提供了与该领域最新进展对齐的解决方案。它专注于现代技术，使其成为尖端提示词工程应用的首选资源。NVidia的Nemo Guardrails专门设计用于构建Rails，确保LLM在预定义的指导方针内运行，从而增强了LLM输出的安全性和可靠性。LlamaIndex专门从事LLM应用的数据管理，为这些模型所需的数据流入提供必要的工具，简化了数据集成过程。来自Intel的FastRAG扩展了基本的RAG方法，与本文讨论的复杂技术紧密对齐，并为检索增强任务提供了优化解决方案。Auto-GPT专注于设计LLM智能体，通过其用户友好的界面和全面的功能，简化了复杂AI智能体的开发。同样，Microsoft的AutoGen因其在智能体和多智能体系统设计中的能力而受到关注，进一步丰富了提示词工程可用工具的生态系统。这些工具和框架在提示词工程的持续发展中起着重要作用，提供了从基础提示词管理到复杂AI智能体构建的一系列解决方案。随着该领域的不断扩展，新工具的开发和现有工具的增强将仍然是解锁LLM在各种应用中全部潜力的关键。

到目前为止，我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而，在实际的工作场景中，我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反，我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中，我们会使用工程化框架，为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进，我们将逐步转变思路，不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化，而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法，以确保能够满足实际业务需求，提供真正的价值。下面，我们就介绍几种常用的RAG框架，供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]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/