LangChain 作為一個強大的開發框架，簡化了複雜應用程式的開發流程。它支援多種功能，包含函式呼叫、資料提取、查詢規劃以及 Few-Shot Prompt Templates 的建立，讓開發者能更有效率地處理任務分解和提示鏈的建構。此外，LangChain 提供了多種記憶管理機制，方便開發者根據應用場景選擇合適的記憶型別，例如 ConversationBufferMemory、ConversationBufferWindowMemory 和 ConversationSummaryMemory，以最佳化代理的效能和狀態管理。這些功能的整合，讓 LangChain 成為構建高效能、可擴充套件應用程式的理想選擇。
專案 getter 和字典鍵提取
專案 getter 和字典鍵提取是一種技術，用於提取字典中的特定鍵值。這種技術在需要執行複雜的任務的情況下尤其有用。
結構 LCEL 鏈
結構 LCEL 鏈是一種技術，用於將多個任務按照特定的結構連結在一起。這種技術在需要執行複雜的任務的情況下尤其有用。
檔案鏈
檔案鏈是一種技術，用於將多個檔案按照特定的順序連結在一起。這種技術在需要執行複雜的任務的情況下尤其有用。
Stuff 和 Refine
Stuff 和 Refine 是兩種技術，用於執行複雜的任務。Stuff 用於將多個任務按照特定的順序連結在一起，而 Refine 用於最佳化任務的執行效率。
Map Reduce 和 Map Re-rank
Map Reduce 和 Map Re-rank 是兩種技術，用於執行複雜的任務。Map Reduce 用於將多個任務按照特定的順序連結在一起，而 Map Re-rank 用於最佳化任務的執行效率。
內容解密：
以上內容介紹了程式設計中的函式呼叫、平行函式呼叫、LangChain 中的函式呼叫、使用 LangChain 提取資料、查詢規劃、建立 Few-Shot Prompt Templates、固定長度的 Few-Shot 示例、格式化示例、選擇 Few-Shot 示例、任務分解、提示鏈、順序鏈、專案 getter 和字典鍵提取、結構 LCEL 鏈、檔案鏈、Stuff 和 Refine、Map Reduce 和 Map Re-rank 等概念和技術。這些概念和技術在程式設計中尤其重要，可以幫助程式設計師建立高品質的程式碼和執行複雜的任務。
圖表翻譯：
graph LR
A[函式呼叫] --> B[平行函式呼叫]
B --> C[LangChain 中的函式呼叫]
C --> D[使用 LangChain 提取資料]
D --> E[查詢規劃]
E --> F[建立 Few-Shot Prompt Templates]
F --> G[固定長度的 Few-Shot 示例]
G --> H[格式化示例]
H --> I[選擇 Few-Shot 示例]
I --> J[任務分解]
J --> K[提示鏈]
K --> L[順序鏈]
L --> M[專案 getter 和字典鍵提取]
M --> N[結構 LCEL 鏈]
N --> O[檔案鏈]
O --> P[Stuff 和 Refine]
P --> Q[Map Reduce 和 Map Re-rank]
圖表翻譯：
此圖表展示了程式設計中的各個概念和技術之間的關係。函式呼叫是最基本的概念，平行函式呼叫是其的一種變體。LangChain 中的函式呼叫是另一種變體，用於實作任務之間的互動和資料傳遞。使用 LangChain 提取資料是另一種重要的概念，用於執行複雜的任務。查詢規劃、建立 Few-Shot Prompt Templates、固定長度的 Few-Shot 示例、格式化示例、選擇 Few-Shot 示例、任務分解、提示鏈、順序鏈、專案 getter 和字典鍵提取、結構 LCEL 鏈、檔案鏈、Stuff 和 Refine、Map Reduce 和 Map Re-rank 等概念和技術都與函式呼叫和 LangChain 中的函式呼叫有關。
向量資料函式庫與檢索增強生成
在人工智慧的應用中，向量資料函式庫和檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是兩個重要的概念。向量資料函式庫是一種能夠高效儲存和查詢向量資料的資料函式庫，常見的實作包括FAISS和Pinecone。RAG是一種結合了檢索和生成的技術，能夠根據輸入的提示，從資料函式庫中檢索相關的資訊，並生成出新的內容。
引入嵌入（Embeddings）
嵌入是一種將高維度資料對映到低維度空間的技術，能夠有效地減少資料的維度，並保留其原始的語義資訊。在自然語言處理中，嵌入常被用於將文字或句子對映到向量空間中，以便於電腦的處理。
檔案載入（Document Loading）
檔案載入是指將文字檔案或其他形式的資料載入到向量資料函式庫中的過程。這一步驟是非常重要的，因為它直接影響了後續的檢索和生成的品質。
記憶檢索與FAISS
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一種高效的向量相似度搜尋引擎，能夠快速地從大規模的向量資料函式庫中查詢出最相似的向量。記憶檢索是指從資料函式庫中檢索出與輸入提示最相關的資訊的過程，FAISS是實作記憶檢索的一種有效方法。
RAG與LangChain
LangChain是一種支援RAG的開源框架，能夠方便地實作檢索增強生成的功能。透過LangChain，開發者可以輕鬆地構建自己的RAG模型，並將其應用於各種自然語言處理任務中。
Pinecone與自查詢
Pinecone是一種根據雲端的向量資料函式庫，能夠提供高效的向量搜尋和儲存服務。自查詢是指模型自己對自己的知識函式庫進行查詢，以生成新的內容或回答問題。
替代檢索機制
除了FAISS和Pinecone之外，還有其他替代的檢索機制可以用於RAG，例如根據圖形神經網路的檢索方法等。這些方法能夠提供更好的檢索效果和更高的效率。
自主代理與記憶工具
自主代理是一種能夠自主地進行決策和行動的智慧體，具有記憶和工具使用能力的自主代理能夠更好地解決複雜任務。
鏈式思考（Chain-of-Thought）
鏈式思考是指模型在生成答案的過程中，會顯示出其思考的步驟和邏輯，這有助於提高模型的透明度和可解釋性。
代理（Agents）
代理是指能夠自主地進行行動和決策的智慧體，具有記憶和工具使用能力的代理能夠更好地解決複雜任務。
理解與行動（Reason and Act, ReAct）
理解與行動是一種能夠結合了理解和行動能力的框架，能夠讓模型更好地理解任務要求並進行有效的行動。
使用工具
使用工具是指模型能夠使用外部工具和資源來幫助其完成任務，例如使用搜尋引擎或知識圖譜等。
使用LLM作為API（OpenAI Functions）
使用LLM作為API是指將大語言模型作為一種API來使用，開發者可以透過API呼叫來使用模型的能力，例如文字生成、問答等。
人工智慧函式比較與應用
OpenAI 函式與 ReAct 的比較
在人工智慧的應用中，OpenAI 函式和 ReAct 是兩種常見的技術。OpenAI 函式是一種根據人工智慧的函式，能夠處理各種任務，包括自然語言處理、影像識別等。ReAct 則是一種根據反應的框架，能夠快速構建和佈署人工智慧模型。
OpenAI 函式的應用場景
OpenAI 函式可以應用於各種領域，包括：
- 自然語言處理：OpenAI 函式可以用於文字分類別、情感分析、語言翻譯等任務。
- 影像識別：OpenAI 函式可以用於影像分類別、物體偵測、影像生成等任務。
- 推薦系統：OpenAI 函式可以用於根據使用者的偏好推薦商品或服務。
ReAct 的應用場景
ReAct 可以應用於各種領域，包括：
- 快速構建和佈署人工智慧模型：ReAct 能夠快速構建和佈署人工智慧模型，減少開發時間和成本。
- 實時資料處理：ReAct 能夠實時處理資料，適合於需要快速反應的應用場景。
Agent 工具包
Agent 工具包是一種根據人工智慧的工具包，能夠快速構建和佈署智慧代理。智慧代理可以用於各種任務，包括自然語言處理、影像識別等。
自定義標準代理
自定義標準代理可以根據使用者的需求定製化，增加代理的靈活性和適用性。
自定義代理在 LCEL 中的應用
LCEL 是一個根據人工智慧的框架，能夠快速構建和佈署智慧代理。在 LCEL 中，自定義代理可以用於各種任務，包括自然語言處理、影像識別等。
記憶與智慧代理
記憶是智慧代理的一個重要組成部分，能夠幫助代理記住和學習知識。
長期記憶
長期記憶是指代理能夠長期記住的知識和經驗。長期記憶可以用於各種任務，包括自然語言處理、影像識別等。
短期記憶
短期記憶是指代理能夠短期記住的知識和經驗。短期記憶可以用於各種任務，包括對話代理等。
短期記憶在 QA 對話代理中的應用
在 QA 對話代理中，短期記憶可以用於記住使用者的問題和答案，增加代理的反應速度和準確性。
記憶在 LangChain 中的應用
LangChain 是一個根據人工智慧的框架，能夠快速構建和佈署智慧代理。在 LangChain 中，記憶可以用於各種任務，包括自然語言處理、影像識別等。
保留狀態
保留狀態是指代理能夠保留其狀態和知識。保留狀態可以用於各種任務，包括對話代理等。
查詢狀態
查詢狀態是指代理能夠查詢其狀態和知識。查詢狀態可以用於各種任務，包括對話代理等。
ConversationBufferMemory
ConversationBufferMemory 是一個根據 LangChain 的記憶型別，能夠記住對話的緩衝區。ConversationBufferMemory 可以用於各種任務，包括對話代理等。
其他流行的 LangChain 記憶型別
LangChain 還有其他流行的記憶型別，包括 ConversationBufferWindowMemory 和 ConversationSummaryMemory 等。
ConversationBufferWindowMemory
ConversationBufferWindowMemory 是一個根據 LangChain 的記憶型別，能夠記住對話的視窗。ConversationBufferWindowMemory 可以用於各種任務，包括對話代理等。
ConversationSummaryMemory
ConversationSummaryMemory 是一個根據 LangChain 的記憶型別，能夠記住對話的摘要。ConversationSummaryMemory 可以用於各種任務，包括對話代理等。
從技術架構視角來看，LangChain 作為一個用於開發根據大語言模型應用的框架，其核心價值在於整合和簡化了包括模型、提示、記憶和代理等關鍵元件的互動。深入分析其各模組的功能，可以發現 LangChain 有效降低了開發門檻，並提升了應用構建的效率。然而，LangChain 本身並非解決方案的全部，它更像是一個工具箱，需要開發者根據具體應用場景選擇和組合不同的模組。例如，記憶模組的選擇就需要考量應用對長期和短期記憶的需求，以及不同記憶型別（如 ConversationBufferMemory、ConversationBufferWindowMemory 和 ConversationSummaryMemory）的特性和限制。對於複雜的應用，更需要結合 ReAct 框架、OpenAI 函式等技術，才能充分發揮大語言模型的潛力。玄貓認為，LangChain 將更注重模組的豐富性和可擴充套件性，以及與其他技術的更緊密整合，以滿足日益增長的應用需求。 開發者應關注社群的發展和最佳實務，才能更好地掌握 LangChain 並構建高效的應用。
