AIGC｜LangChain新手入门指南，5分钟速读版！

曾经终败给现在 2024-02-17 11:03 47阅读 0赞

如果你用大语言模型来构建AI应用，那你一定不可能绕过LangChain,LangChain是现在最热门的AI应用框架之一，去年年底才刚刚发布，它在github上已经有了4.6万颗星的点赞了，在github社区上，每天都有众多大佬，用它创造一些很新很酷的应用。

今天就带大家看看这个LangChain是什么，看看它凭什么能众多大佬如此兴奋呢?

**目录**

一、什么是LangChain

二、LangChain 六大模块

1、Models

2、Prompts

3、Chains

4、Memory

5、indexes

6、Agenta&Tools

三、其他功能

1、结构化输出

2、对超长文本进行总结

3、本地问答机器人

### **一、什么是LangChain** ###

LangChain是一个基于大语言模型的端到端应用程序开发框架。下面我们通过一个例子来感受一下它的用途和优势。

假设我想使用ChatGPT的大语言模型构建一个应用程序，并将自己的数据（如notion数据库、pdf、电子邮件、txt等）与之结合。

然而，GPT-4的训练数据截止到2021年9月（本文写于开通联网功能之前），因此它对之后发生的事件并不了解。我想让这个程序能够访问互联网，如谷歌搜索、维基百科等，并成为“智多星”。

此外，我还想要根据用户输入的计划构建提示，并保留用户的存储历史记录。

单一的GPT模型可能无法满足需求，我还希望能够支持多个大语言模型。

这个强大的程序需要很多考虑的东西，而且实现起来非常复杂。

![format_png][]

不过没问题！

我们用LangChain就可以简单解决！

在开始学习之前，请确保您的计算机上安装了Python环境、科学上网工具以及LLM的相关密钥。

LLM的具体配置请参考[Integrations — LangChain 0.0.194][Integrations _ LangChain 0.0.194]

本文使用的OpenAI的key。

### **二、LangChain 六大模块** ###

LangChain允许通过组合性的使用LLMs构建应用程序，它目前提供了六种不同的关键功能，这些功能被分为不同的模块。

![format_png 1][]

#### **1、Models** ####

第一个也是最重要的一个 Models ,LangChain为许多LLMs提供了通用的接口，我们可以从OpenAI,HuggingFace,Cohere等等的公司来获取模型。

importos
    fromlangchain.llms importOpenAI
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '***************'
    llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
    result =llm("请告诉我云基地厉害不")
    print(result)

![format_png 2][]

恭喜你入门了，这样你就掌握了如何使用LLM接下来我们继续学习更多有意思的东西。

#### **2、Prompts** ####

包括即使管理、即使优化和即使序列化 ,比如我们可以定义用户输入的模板为最终的提示词

fromlangchain.prompts importPromptTemplate
    prompt =PromptTemplate(
    input_variables = ['question'],
    template='现在你是你是代码专家，请告诉我如何解决{question}'
    )
    user_input =input("你的代码疑惑")
    prompt(question=user_input)

![format_png 3][]

#### **3、Chains** ####

表示我们可以按调用多个LLM,我们可以将许多LLM和Prompts结合起来，不同的组合能达到不同效果，并且这个组合的方式是无穷无尽的，方便展示我将用到streamlit做一个简单的页面展示

importos
    fromapikey importapikey
    importstreamlit asst
    fromlangchain.llms importOpenAI
    fromlangchain.prompts importPromptTemplate
    fromlangchain.chains importLLMChain,SequentialChain
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
    
    st.title('标题搜索chains') 
    prompt =st.text_input('在这输入你的想搜索的标题')
    title_template=PromptTemplate(
    input_variables = ['topic'],
    template='写一个标题关于{topic}'
    )
    scripts_template=PromptTemplate(
    input_variables = ['title'],
    template='写一个脚本关于这个标题:{title}'
    )
    
    #Llms
    llm = OpenAI(temperature=0)
    title_chain =LLMChain(llm =llm,prompt =title_template,verbose= True,output_key='title')
    scripts_chain=LLMChain(llm =llm,prompt =scripts_template,verbose= True,output_key='script')
    #链
    sequential_chain =SequentialChain(chains=[title_chain,scripts_chain],input_variables=['topic'],output_variables=['title','script'],verbose=True)
    ifprompt:
    response =sequential_chain({'topic':prompt})
    st.write(response['title'])
    st.write(response['script'])

![format_png 4][]

这样就可以链接多个Prompts，查出我们想要的标题和脚本了

#### **4、Memory** ####

LangChain提供了一个标准的内存接口和一个内存实现集合，我们可以存储聊天的记录

importos
    fromapikey importapikey
    importstreamlit asst
    fromlangchain.llms importOpenAI
    fromlangchain.prompts importPromptTemplate
    fromlangchain.chains importLLMChain,SequentialChain
    fromlangchain.memory importConversationBufferMemory
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
    
    st.title('标题搜索chains')
    prompt =st.text_input('在这输入你的想搜索的标题')
    title_template=PromptTemplate(
    input_variables = ['topic'],
    template='写一个标题关于{topic}'
    )
    scripts_template=PromptTemplate(
    input_variables = ['title'],
    template='写一个脚本关于这个标题:{title}'
    )
    #历史
    memory = ConversationBufferMemory(input_key="topic",memory_key ='chat_history')
    
    #Llms
    llm = OpenAI(temperature=0)
    title_chain =LLMChain(llm =llm,prompt =title_template,verbose=True,output_key='title',memory=memory)
    scripts_chain=LLMChain(llm =llm,prompt=scripts_template,verbose= True,output_key='script',memory=memory)
    #链
    sequential_chain =SequentialChain(chains=[title_chain,scripts_chain],input_variables=['topic'],output_variables=['title','script'],verbose=True)
    ifprompt:
    response =sequential_chain({'topic':prompt})
    st.write(response['title'])
    st.write(response['script'])
    # 添加显示
    withst.expander("历史记录"):
    st.info(memory.buffer)

![format_png 5][]

我们可以存入数据库去留下更多的数据

#### **5、indexes** ####

这个模块包含许多使用的函数，可以将我们的模型和自己的文本数据进行结合，可以获取不同的源数据，并且它还提供了矢量储存的接口来有效的存储文本并使其可搜索。

感兴趣的朋友可以研究下：传送门[indexes][]

#### **6、Agenta&Tools** ####

这也是个非常强大的模块，可以设置代理建立于谷歌、维基百科、计算器等强大的生物语言模型。

这里有个通过 Google 搜索并返回答案的例子可以体验一下。

importos
    fromlangchain.agents importload_tools
    fromlangchain.agents importinitialize_agent
    fromlangchain.llms importOpenAI
    fromlangchain.agents importAgentType
    
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '********************'
    os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '**********************'
    llm = OpenAI(temperature=0, max_tokens=2048)
    
    # tools
    tools = load_tools(["serpapi"])
    
    agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
    """
    agent：代理类型 
    zero-shot-react-description: 根据工具的描述和请求内容的来决定使用哪个工具（最常用）
    react-docstore: 使用 ReAct 框架和 docstore 交互, 使用Search 和Lookup 工具, 前者用来搜, 后者寻找term, 举例: Wipipedia 工具
    self-ask-with-search 此代理只使用一个工具: Intermediate Answer, 它会为问题寻找事实答案(指的非 gpt 生成的答案, 而是在网络中,文本中已存在的), 如 Google search API 工具
    conversational-react-description: 为会话设置而设计的代理, 它的prompt会被设计的具有会话性, 且还是会使用 ReAct 框架来决定使用来个工具, 并且将过往的会话交互存入内存
    """
    
    # 运行 agent
    agent.run("今天星期几?，历史上的今天发生了哪些大事")

这个可以弥补OpenAI数据库中没有的问题，我们可以去谷歌去搜索，相对应的tool还有维基百科等等，还有计算器相关的tool等待大家探索

![format_png 6][]

### **三、其他功能** ###

这里找了几个比较实用的功能，感兴趣的同学可以玩一下，互相探讨一下

#### **1、结构化输出** ####

importos
    
    fromlangchain.output_parsers importStructuredOutputParser, ResponseSchema
    fromlangchain.prompts importPromptTemplate
    fromlangchain.llms importOpenAI
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '***************'
    
    llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
    
    # 告诉他我们生成的内容需要哪些字段，每个字段类型式
    response_schemas = [
    ResponseSchema(name="bad_string", description="This a poorly formatted user input string"),
    ResponseSchema(name="good_string", description="This is your response, a reformatted response")
    ]
    
    output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)
    format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
    
    template = """
    You will be given a poorly formatted string from a user.
    Reformat it and make sure all the words are spelled correctly
    {format_instructions}
    % USER INPUT:
    {user_input}
    YOUR RESPONSE:
    """
    
    # 讲我们的格式描述嵌入到 prompt 中去，告诉 llm 我们需要他输出什么样格式的内容
    prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
    template=template
    )
    
    promptValue = prompt.format(user_input="welcom to califonya!")
    llm_output = llm(promptValue)
    
    parse = output_parser.parse(llm_output)
    print(parse)

#### **2、对超长文本进行总结** ####

准备一个超长问题：你的长文本.txt

importos
    
    fromlangchain.document_loaders importUnstructuredFileLoader
    fromlangchain.chains.summarize importload_summarize_chain
    fromlangchain.text_splitter importRecursiveCharacterTextSplitter
    fromlangchain importOpenAI
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********'
    os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '**********'
    
    # 导入文本
    loader = UnstructuredFileLoader(fr"D:\你的长文本路径.txt")
    # 将文本转成 Document 对象
    document = loader.load()
    print(f'documents:{len(document)}')
    
    # 初始化文本分割器
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=0
    )
    
    # 切分文本
    split_documents = text_splitter.split_documents(document)
    print(f'documents:{len(split_documents)}')
    
    # 加载 llm 模型
    llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", max_tokens=1500)
    
    
    # 创建总结链
    chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)
    """
    chain_type：chain类型
     stuff: 这种最简单粗暴，会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果document很多的话，势必会报超出最大 token 限制的错，所以总结文本的时候一般不会选中这个。
     map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结，最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
     refine: 这种方式会先总结第一个 document，然后在将第一个 document 总结出的内容和第二个 document 一起发给 llm 模型在进行总结，以此类推。这种方式的好处就是在总结后一个 document 的时候，会带着前一个的 document 进行总结，给需要总结的 document 添加了上下文，增加了总结内容的连贯性。
    这种一般不会用在总结的 chain 上，而是会用在问答的 chain 上，他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题，他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数，然后找到分数最高的那个 document ，在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分（问题+document）发送给 llm 模型，最后 llm 模型返回具体答案。
    """
    # 执行总结链，（为了快速演示，只总结前5段）
    chain.run(split_documents[:5])

#### **3、本地问答机器人** ####

安装向量数据库chromadb和tiktoken。

其中chromadb电脑要有C++环境，使用教程：[Chroma向量数据库 - BimAnt][Chroma_ - BimAnt]

pip installchromadb 
    pip installtiktoken

在项目里面放一个doc.txt,内容可以放自己需要的。

importos
    
    fromlangchain.embeddings.openai importOpenAIEmbeddings
    fromlangchain.vectorstores importChroma
    fromlangchain.text_splitter importCharacterTextSplitter
    fromlangchain importOpenAI, VectorDBQA
    fromlangchain.document_loaders importDirectoryLoader
    fromlangchain.chains importRetrievalQA
    
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********************'
    
    # 加载文件夹中的所有txt类型的文件
    loader = DirectoryLoader('D:\你项目地址', glob='**/*.txt')
    # 将数据转成 document 对象，每个文件会作为一个 document
    documents = loader.load()
    
    text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
    # 切割加载的 document
    split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
    
    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    # 将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库，用于后续匹配查询
    docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)
    
    # 创建问答对象
    qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True)
    # 进行问答
    result = qa({"query": "有哪些开心的事情？"})
    print(result)importos
    
    fromlangchain.embeddings.openai importOpenAIEmbeddings
    fromlangchain.vectorstores importChroma
    fromlangchain.text_splitter importCharacterTextSplitter
    fromlangchain importOpenAI, VectorDBQA
    fromlangchain.document_loaders importDirectoryLoader
    fromlangchain.chains importRetrievalQA
    
    # openAI的Key
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**********************'
    
    # 加载文件夹中的所有txt类型的文件
    loader = DirectoryLoader('D:\pythonwork\mindlangchain\data', glob='**/*.txt')
    # 将数据转成 document 对象，每个文件会作为一个 document
    documents = loader.load()
    
    # 初始化加载器
    text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
    # 切割加载的 document
    split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
    
    # 初始化 openai 的 embeddings 对象
    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    # 将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库，用于后续匹配查询
    docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)
    
    # 创建问答对象
    qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True)
    # 进行问答,对txt中的文字查找
    result = qa({"query": "询问一些与txt存入的信息相关的问题？"})
    print(result)

本文的初衷是促进大家之间的交流和学习。如果您发现任何错误或不足之处，请及时提出，我们一起学习、更正和进步。

非常欢迎大家加入社群与我们进行交流，共同成长，一起学习，一起进步。

分享者：**方宇航**| 后端开发工程师

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[format_png 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b897733089da1f2975c6ba006c99fa15.webp?x-oss-process=image/format,png
[indexes]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//python.langchain.com/docs/modules/data_connection/getting_started.html
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[Chroma_ - BimAnt]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bimant.com/blog/chroma-vector-db/