LangChain：简化大模型应用

LangChain 框架提供了常见用例的抽象，简化了大型语言模型（LLM）（如 OpenAI GPT4 或 Google PaLM）的应用。它支持 JavaScript 和 Python。

为了弄清楚为什么需要 LangChain，我们先来看下 LLM 的工作原理。

本质上，LLM 是统计模型，它可以从一组给定的文本块（从一个字符到几个单词都可以）预测下一组文本块。

起初的文本块称为提示，提示工程是一门通过提供最合适的提示集来优化 LLM 预测结果的艺术。

虽然 LangChain 提供了许多工具，但其最核心的功能包括以下 3 项：一个抽象层，使开发人员能够使用一组标准化的命令与不同的 LLM 提供者进行交互；一套工具，通过实施一组最佳实践来形式化提示工程的过程；将 LangChain 提供的各种组件链接在一起以执行复杂的交互。

下面的 JavaScript 示例演示了如何创建和执行只包含一个提示的最简单的链。

代码语言：javascript

const model = new OpenAI();
import { PromptTemplate } from "langchain/prompts";

const prompt = PromptTemplate.fromTemplate(`Tell me a joke about {topic}`);
const chain = new LLMChain({ llm: model, prompt: prompt });
const response = await chain.call({ topic: "ducks" });

当然，使用单个组件的链并不是很有意思。通常，比较复杂的应用程序会使用多个组件来生成所需的结果。

我们将用 SimpleSequentialChain 做个演示，它会按顺序运行多个提示。在这个例子中，我们向 LangChain 提供一门语言，并要求它使用这种语言写一个笑话，然后我们要求它将其翻译成西班牙语。

代码语言：javascript

const translatePrompt = PromptTemplate.fromTemplate(`translate the following text to Spanish: {text}`);
const translateChain = new LLMChain({ llm: model, prompt: translatePrompt });
const overallChain = new SimpleSequentialChain({
    chains: [chain, translateChain],
    verbose: true,
 });
const results = await overallChain.run("ducks");

注意，通过将 verbose: true 传递给 SimpleSequentialChain，我们可以看到生成过程，这样便于调试。

当然，LangChain 所能做的远不止链接几个提示。它包括两个模块，允许开发人员扩展与 LLM 的交互，而不仅仅是实现简单的聊天。

Memory 模块使开发人员能够使用各种解决方案（从使用 Redis 和 DynamoDB 等外部数据库到简单地将数据存储在内存中）跨链持久化状态。

Agents 模块使链能够与外部提供者进行交互，并基于它们的响应执行操作。

感兴趣的读者可以在 LangChain 官方的文档站点上查看完整的文档以及更复杂的示例。

开发人员需要注意，LangChain 仍在积极开发之中，在生产环境中使用时应谨慎处理。

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