虽然利用提示词工程，我们已经能较好地使用LLM，但即使开发一个很简单的LLM应用，依然需要编写大量复杂代码(调用LLM只是最简单的一步)。

LangChain的目标就是让开发LLM应用变的简单，但LangChain更新极快，导致我们的学习成本较高。

因此，我们准备做两件事，帮助大家提升学习LangChain的效率：

• 翻译LangChain官方文档
  • 翻译链接：https://jherculesqz.gitbook.io/langchain-guan-fang-wen-dang
• 解读LangChain官方文档
  • 在本技术专栏中，将详细地逐一解读LangChain官方文档中的各个重要特性。

本篇我们就来解读LangChain官方文档的《Quickstart》章节(https://python.langchain.com/docs/get_started/quickstart)，帮助大家快速上手LangChain。

1.LangChain概览

(1)什么是LangChain

LangChain 是一个开源框架，支持由LLM驱动的应用程序的开发。它使应用程序能够：

• 具有上下文感知能力：连接大语言模型和上下文的数据源 (如：提示词、few-shot、聊天历史记录等)

• 推理：依靠语言模型进行推理 (如：根据给出的上下文回答问题，或者决定下一步动作）

LangChain 的价值点主要有两个:

• 模块化组件：专注于组合和模块化，提供了基于LLM的各种组件。这些组件可以单独使用，也可以组合使用。
• 直接可用的链：将各种组件组合成可完成特定任务的"链”。

(2)LangChain整体架构

LangChain为以下模块提供标准的、可扩展的接口和外部集成，从简单到复杂排序如下:

• Model I/O：与大语言模型的接口。

• 检索 (Retrieval)：与应用程序特定数据的接口。

• 链 (Chains)：构建调用序列。

• 代理 (Agents)：让模型根据高级指令选择使用哪些工具。

• Memory：在链运行期间保持应用程序状态。

• Callbacks：记录并传送链的中间步骤。

(3)如何构建LLM应用程序

LangChain提供了许多用来构建LLM应用程序的模块，其中最常用且最重要的模块是LLMChain。

LLMChain包含三个主要组件:

• LLM：LLM是你要构建的应用程序的核心推理引擎。GPT、GLM等大模型LangChain都已适配支持。
• 提示模板：它为LLM提供指令，从而控制LLM的输出。所以大家要好好学习提示词工程。
• 输出解析器：把LLM的原始响应转化为程序更易处理的格式，方便后续使用。

接下来我们就基于LLMChain来体验LangChain的便捷吧。

2.快速上手LangChain

下面，我们演示如何用LangChain来做文本总结：

• 环境准备
• 构造LLM
• 构造提示词模板
• 创建Chain，执行指定任务

STEP1.环境准备

• 安装LangChain。因为LangChain版本更新很快，安装时优先用”-U"升级模式安装。
• 安装openai(需申请OpenAPI的Token)。

STEP2.构造LLM

• 使用langchain 中的 OpenAI 函数来初始化一个大语言模型llm。
  • 本例用的是"text-davinci-003”，当然你可以根据需求用gpt或其它模型。

STEP3.构造提示词模板

应用程序不会把用户的输入直接传给LLM，通常的做法是把用户输入传给提示词模板。

提示词模板的好处是：

• 格式化的提示词结构，包括指令、上下文、输入、输出要求等，为给LLM提供更详细的语境。
• 支持设置变量，这可以让好用的提示词最大化被复用。

• 使用langchain的提示词模板函数初始化一个提示词模板prompt_template
  • 提示词指令是总结文本内容
  • 要处理的文本内容设成变量，本次任务是处理一段新闻，后面也可以随意处理其它文本内容

STEP4.创建Chain

现在，我们将以上组件组合成一个链，就可以执行任务了。

• 使用LLMChain构建我们自己的链chain，传入上面的两个组件llm、prompt_template。
• 运行chain，参数只需传入变量text(要处理的文本内容)，可以看到如下运行过程：
  • 链开始，
  • 读取text变量，格式化提示词，传给LLM
  • 得到结果，链结束

从上面的示例可以看到，只需一个命令就实现了提示词构建和LLM调用，我们利用Langchain很好的完成了任务。

3.小结

本文解读了LangChain官方文档的《QuickStart》章节，并给出了基于LangChain构建LLM应用的实例代码。QuickStart章节关键要点如下：

• LangChain简介

  • LangChain 是一个开源框架，支持由LLM驱动的应用程序的开发。

  • LangChain 的主要价值点：提供了各种模块化组件和好用的链

  • LLMChain是LangChain最常见且最重要的一个链，它包含3个主要组件：

    • LLM：应用程序的核心推理引擎。
    • 提示模板：它为LLM提供指令，从而控制LLM的输出。
    • 输出解析器：把LLM的原始响应转化为程序更易处理的格式。

• 实例演示

  • 基于LangChain构建具备总结功能的LLM应用
    • 环境准备
    • 构造LLM
    • 构造提示词模板
    • 创建Chain，执行指定任务