langchain学习总结

大模型开发遇到的问题及langchain框架学习

背景：

1、微场景间跳转问题，无法实现微场景随意穿插

2、大模型幻读（推荐不存在的产品、自己发挥）

3、知识库检索，语义匹配效果较差，匹配出的结果和客户表述的语义有差异

4、场景外话题防护（如作诗、编码、翻译、敏感信息、政治任务讨论等等）

5、多场景切换不支持

6、安全问题

7、管理平台PART 02

智能体

智能体，英文名是Agent，称智能体、代理、代理人等。人工智能智能体简称AI

智能体，是一种能够感知环境、进行决策、执行动作、完成既定目标的智能实体。

大模型

大型语言模型简称大模型（llm），是基于海量文本数据训练的深度学习模型。通过

prompt指令，通过输入客户聊天上下文，大模型理解文本含义，按照一定的思维链反馈

知识库

有时候搜索的内容，当大模型中不存在相应的知识，通过知识库里面的内容弥补，

避免大模型幻觉。

Agent 设计模式

1）Reflection：让 Agent 审视和修正自己生成的输出；

2）Tool Use：LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作；

3）Planning：让 Agent 分解复杂任务并按计划执行；

4）Multiagent Collaboration：多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务；请在此处添加具体

智能体设计模式-反思模式

智能体设计模式-使用工具

智能体设计模式-规划

智能体设计模式-多智能体-路由委派

langchain

LangChain是一个开源框架，用于构建大型语言模型（LLM）应用程序。

• 具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）

• 具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）

它通过提供模块化组件简化了开发流程。

langchain的版本迭代

初始版本：2022年10月

稳定版本 0.1.0：2024年1月8日发布

最新稳定版本：0.1.17：2024年5月1日发布这是一个较新的版本langchain框架

LangChain 库

包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理

LangServe

一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。

LangSmith

一个开发者平台，让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并且与 LangChain

无缝集成。

langgraph（构建工作流）

基于LangChain 的多智能体运行框架，这个框架的主要目的是帮助用户更方便地构建有环图，从而

在有状态的多角色应用程序中实现更复杂的逻辑

lagnchain核心组件

Models：与语言模型进行交互

• LLMs（文本补全功能）: 输入一个文本字符串并返回一个文本字符串的模型

• 聊天模型: 由语言模型支持的模型，接受一个聊天消息列表作为输入并返回一个聊天消息

Prompts：提示词工程

Memory：内存记忆

Chains：构建调用链

Agents：代理，执行复杂任务

Rag检索增强：文本嵌入模型、向量存储、文档加载器和转换器、检索（向量+关键字）

回调函数：记录和传输任何链的中间步骤

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

chain = prompt | model.bind_tools(tools=[search]) | StrOutputParser()

chain.invoke({"topic": "ice cream"})

LangSmith 无侵入流程调用监控

开发实践

基于工具的智能体

基于路由代理的多智能体

基于多级路由代理的多智能体

使用总结

使用框架优点：

• 简化开发流程，提高开发效率

• 提高项目可拓展性

• 能够实现多代理工作流编排

• 可观测性和调试

缺点：

• 框架还未成熟，模型支持力度不同。

• 学习成本

• 框架封装后，隐藏了很多细节，业务设计要求高

如何学习AI大模型？

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