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LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide

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LangChain中文入门教程

LangChain中文入门教程提供详细指南助开发者有效利用多种Language Models。它适时更新，涵盖丰富实战案例，展示如何集成OpenAI、Hugging Face等模型。教程还详述如何自定义API请求，以满足不同开发需求。

LangChainOpenAI APILLM模型文档分割器向量数据库Github开源项目
GitHub文档

LangChain 中文入门教程

LangChain 中文入门教程是一份为中文用户准备的指南，帮助开发者使用 LangChain 框架构建由语言模型驱动的应用程序。该项目旨在解决许多开发者在使用 OpenAI API 时遇到的联网问题，提供了一套强大的工具集成和文档支持，帮助开发者实现复杂的功能，如数据搜索、文档总结和多模态交互。

项目资源

该项目拥有丰富的文档资源，开发者可以通过如下链接访问项目的不同部分：

  • gitbook 阅读指南：GitBook
  • GitHub 项目地址：GitHub
  • 《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》图书：京东购买链接

此外，开发者可以访问低价国内外 ai 模型 api 中转来降低接入成本。

项目概述

LangChain 是一个非常活跃的开源库，专注于大型语言模型的应用开发。它提供了两大核心能力：

  1. 将 LLM 模型与外部数据源连接。
  2. 允许用户与 LLM 模型进行交互。

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是应用的核心，LangChain 提供了多种基础功能来支持其使用。

基础功能

  1. LLM 调用与管理：支持多种接口（OpenAI、Hugging Face、AzureOpenAI 等），以及缓存和用量记录。

  2. Prompt 管理：提供自定义模板来管理和优化 prompt。

  3. 数据加载与索引：包括 Email、Markdown、PDF、Youtube 等多种数据加载器，以及文档分割、向量化和向量存储支持。

  4. Chains 和工具集成：支持任务链（LLMChain）及 LangChainHub 中的工具。

必知概念

在深入学习 LangChain 之前，需要掌握几个关键概念：

  • Loader 加载器：用于从各种数据源加载数据。
  • Document 文档：数据源被转换为 Document 对象以进行处理。
  • Text Spltters 文本分割：用于分割大块文本，以适应 API 的 token 限制。
  • Vectorstores 向量数据库：用于存储和查询向量化数据。
  • Chain 链和Agent 代理：用于任务实现和工具选择。

实战

教程中实现了多个实用案例，包括：

  • 简单问答：通过 LangChain 实现 OpenAI 模型的问答功能。
  • Google 搜索：利用 Serpapi 提供的接口实现 OpenAI API 的网络搜索。
  • 文本总结：实现超长文本的智能分段总结。
  • 本地知识库问答：从本地文档创建问答机器人。
  • 向量索引数据库：通过 Chroma 和 Pinecone 实现存储和查询的持久化。

小例子们

项目还包括一些扩展功能的演示，比如：

  • 多种任务链：按序执行多个 Chain。
  • 结构化数据输出：返回类似 JSON 结构的数据。
  • 网页爬取与 JSON 输出：使用 LLMRequestsChain 处理结构化网页信息。

总结

LangChain 提供了强大的功能和丰富的资源，适合想要构建由语言模型驱动的应用程序的开发者，通过这份指南，开发者可以从基础开始，逐步掌握复杂的功能和接口使用。该项目不仅支持理论学习，还提供了丰富的实践场景和代码示例，有助于开发者深入理解和更好地使用 LangChain 框架。

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