LangChain框架介绍

作者：CSDN博客
LangChain 的核心组件

• 模型 I/O 封装
  
  LLMs：大语言模型Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装PromptTemple：提示词模板OutputParser：解析输出
  
  
  
• 数据连接封装
  
  Document Loaders：各种格式文件的加载器Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etcText Embedding Models：文本向量化表示，用于检索等操作（啥意思？别急，后面详细讲）Verctorstores: （面向检索的）向量的存储Retrievers: 向量的检索
  
  
  
• 记忆封装
  
  Memory：这里不是物理内存，从文本的角度，可以理解为“上文”、“历史记录”或者说“记忆力”的管理
  
  
  
• 架构封装
  
  Chain：实现一个功能或者一系列顺序功能组合
  
  • Agent：根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能
    
    Tools：调用外部功能的函数，例如：调 google 搜索、文件 I/O、Linux Shell 等等Toolkits：操作某软件的一组工具集，例如：操作 DB、操作 Gmail 等等
    
    
    
  Callbacks
  

功能模块：https://python.langchain.com/docs/get_started/introductionAPI 文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html三方组件集成：https://python.langchain.com/docs/integrations/platforms/官方应用案例：https://python.langchain.com/docs/use_cases调试部署等指导：https://python.langchain.com/docs/guides/debugging

LangChain 与 Semantic Kernel 对比

功能/工具	LangChain	Semantic Kernel
版本号	0.1.19	python-0.9.7b1
适配的 LLM	多	少 + 外部生态
Prompt 工具	支持	支持
Prompt 函数嵌套	需要通过 LCEL	支持
Prompt 模板嵌套	支持	不支持
输出解析工具	支持	不支持
上下文管理工具	支持	C#版支持，Python 版尚未支持
内置工具	多，但良莠不齐	少 + 外部生态
三方向量数据库适配	多	少 + 外部生态
服务部署	LangServe	与 Azure 衔接更丝滑
管理工具	LangSmith/LangFuse	Prompt Flow (*)

LangChain 随着版本迭代可用性有明显提升使用 LangChain 要注意维护自己的 Prompt，尽量 Prompt 与代码逻辑解依赖它的内置基础工具，建议充分测试效果后再决定是否使用

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_36372352/article/details/139445108