LangChain 框架：構建 LLM 應用程式的終極

LangChain 框架不僅提供了一套便捷的工具，更重要的是它提供了一種系統化的思維方式來構建 LLM 應用。它將複雜的 LLM 互動過程分解成一系列可管理的模組，例如提示工程、鏈式呼叫、外部資料整合和代理設計，讓開發者可以更專注於應用邏輯的實作，而不是底層的技術細節。同時，LangChain 的模組化設計也提升了程式碼的可重用性和可維護性，降低了開發成本。隨著 LLM 技術的快速發展，LangChain 這樣的框架將在構建更複雜、更智慧的應用程式中扮演越來越重要的角色。

實作 Chain Prompting 的步驟

要實作 Chain Prompting，需要遵循以下步驟：

提取相關資訊：從模型的回應中提取相關資訊，作為下一個提示的輸入。
開發新提示：使用提取的資訊開發新提示，確保它建立在前一個回應的基礎上。
重復過程：繼續這個過程，直到達到預期的結果。

使用 PromptTemplate 類別

PromptTemplate 類別是 LangChain 中的一個功能，旨在簡化具有動態輸入的提示的建立。這個功能特別適合於構建一個提示鏈，該鏈依賴於前一個提示的回應。

示例程式碼

以下是使用 PromptTemplate 類別和 LLMChain 類別實作 Chain Prompting 的示例程式碼：

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 提示 1
template_question = """What is the name of the famous scientist who
developed the theory of general relativity?
Answer: """
prompt_question = PromptTemplate(template=template_question,
input_variables=[])

# 提示 2
template_fact = """Provide a brief description of {scientist}'s theory
of general relativity.
Answer: """
prompt_fact = PromptTemplate(input_variables=["scientist"],
template=template_fact)

# 建立 LLMChain
chain_question = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_question)

瞭解LLMChain和Chain of Thought Prompting

在使用大語言模型（LLM）時，能夠有效地提示模型以獲得更好的結果是非常重要的。LLMChain和Chain of Thought Prompting（CoT）是兩種強大的工具，可以幫助我們達到這個目標。

LLMChain

LLMChain是一種工具，允許我們建立一個提示鏈，將多個提示串聯起來，以便更好地控制LLM的輸出。這個工具尤其有用於需要多步驟的任務，例如計算、邏輯分析或符號思考任務。

Chain of Thought Prompting

Chain of Thought Prompting是一種方法，旨在提示LLM闡述其思維過程，從而提高結果的準確性。這種方法涉及提供示例，展示推理過程，引導LLM解釋其邏輯，而不是簡單地提供答案。

CoT的優點

CoT提供了幾個優點，包括：

簡化複雜任務：CoT可以將複雜的任務分解為更小的、更易於管理的部分，使LLM更容易理解和生成正確的輸出。
提高輸出的一致性和相關性：透過引導LLM經過一系列相關的提示，CoT可以產生更連貫和更有關的輸出。

CoT的限制

雖然CoT是一種強大的工具，但它也有一些限制，包括：

模型大小：CoT主要適用於具有約100億引數或以上的模型。較小的模型可能會產生無意義的思維過程，從而降低準確性。
任務型別：CoT的有效性會根據任務型別而有所不同。雖然它對於算術、常識和符號推理任務具有顯著的益處，但對於其他任務，其影響可能會降低。

糟糕的提示實踐

最後，瞭解哪些提示實踐是無效的也很重要。例如，過於模糊的提示缺乏足夠的上下文或指導，會阻礙模型生成有意義的回應。

from langchain import PromptTemplate

# 建立一個提示範本
template = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template="請回答{question}的問題。",
)

# 建立一個LLMChain
from langchain import LLMChain

# 輸入資料
input_data = {"question": "什麼是LLMChain？"}

# 執行LLMChain
response = chain.run(input_data)

print("Response:", response)

透過使用LLMChain和CoT，我們可以更好地控制LLM的輸出，獲得更準確和相關的結果。然而，瞭解CoT的限制和糟糕的提示實踐也很重要，以便更有效地使用這些工具。

人工智慧問答系統設計

人工智慧問答系統是一種可以理解和回應使用者詢問的智慧系統。設計這種系統需要結合自然語言處理（NLP）和機器學習技術。

系統架構

一個基本的問答系統架構包括以下幾個模組：

使用者介面：負責接收使用者的詢問和顯示系統的回應。
自然語言處理：負責分析和理解使用者的詢問，包括分詞、詞性標注、句法分析等。
知識圖譜：儲存了大量的知識和事實，系統可以從中查詢答案。
推理模組：負責根據使用者的詢問和知識圖譜中的資訊進行推理和答案生成。
回應生成：負責根據答案生成自然語言的回應。

實作方法

實作問答系統可以使用以下方法：

根據規則的方法：根據預先定義的規則和知識圖譜生成答案。
根據機器學習的方法：使用機器學習演算法從大規模的文字資料中學習知識和模式。
根據深度學習的方法：使用深度學習演算法，如卷積神經網路（CNN）和遞迴神經網路（RNN），從文字資料中學習知識和模式。

案例研究

以下是一個使用 LangChain 和 OpenAI 的問答系統案例：

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 定義提示範本
template_question = """What is the name of the famous scientist who
developed the theory of general relativity?
Answer: """
prompt_question = PromptTemplate(template=template_question,
input_variables=[])

# 定義事實提示範本
template_fact = """Tell me something interesting about {scientist}.
Answer: """
prompt_fact = PromptTemplate(input_variables=["scientist"],
template=template_fact)

# 建立 LLMChain
chain_question = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_question)
chain_fact = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_fact)

# 執行 LLMChain
response_question = chain_question.run({})
scientist = response_question.strip()
input_data = {"scientist": scientist}
response_fact = chain_fact.run(input_data)

print("Scientist:", scientist)
print("Fact:", response_fact)

這個案例使用 LangChain 和 OpenAI 的 LLMChain 來實作一個簡單的問答系統。系統首先詢問使用者一個問題，然後根據使用者的回答生成一個事實的答案。

內容解密：

上述程式碼使用 LangChain 和 OpenAI 的 LLMChain 來實作一個簡單的問答系統。系統首先定義兩個提示範本：template_question 和 template_fact。然後，系統建立兩個 LLMChain：chain_question 和 chain_fact。系統執行 chain_question 來得到科學家的名字，然後使用這個名字來執行 chain_fact 來得到一個事實的答案。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[使用者介面] --> B[自然語言處理]
    B --> C[知識圖譜]
    C --> D[推理模組]
    D --> E[回應生成]
    E --> F[使用者介面]

這個圖表展示了問答系統的架構。使用者介面接收使用者的詢問，然後自然語言處理分析和理解使用者的詢問。知識圖譜儲存了大量的知識和事實，系統可以從中查詢答案。推理模組根據使用者的詢問和知識圖譜中的資訊進行推理和答案生成。回應生成負責根據答案生成自然語言的回應。

音樂型別探索：從一般性問題到具體性詢問

在音樂型別的探索中，從一般性問題到具體性詢問的轉變對於獲得有意義的資訊至關重要。讓我們深入探討一下這個過程，瞭解如何透過精心設計的問題來獲得更好的答案。

一般性問題：音樂型別的初步探索

首先，我們可能會問一個一般性的問題，如「什麼是音樂型別？」這種問題可以幫助我們瞭解音樂型別的基本概念和範圍。然而，這種問題可能無法提供足夠的深度和具體性，從而導致答案過於籠統。

具體性詢問：深入探索音樂型別

為了獲得更具體和有用的資訊，我們需要提出更具體和針對性的問題。例如，我們可以問「爵士樂、流行樂和搖滾樂的特點是什麼？」這種問題可以幫助我們瞭解每個音樂型別的獨特之處和差異。

問題設計的重要性

問題設計的重要性在於它可以直接影響答案的品質和相關性。一個好的問題應該是明確、具體和針對性的，避免模糊性和歧義性。透過精心設計的問題，我們可以獲得更準確和有用的資訊，從而更好地理解音樂型別的複雜性和多樣性。

例項分析：從一般性問題到具體性詢問

讓我們分析一下以下的例項：

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 一般性問題
template_question = """什麼是音樂型別？
Answer: """
prompt_question = PromptTemplate(template=template_question, input_variables=[])

# 具體性詢問
template_fact = """爵士樂、流行樂和搖滾樂的特點是什麼？
Answer: """
prompt_fact = PromptTemplate(input_variables=[], template=template_fact)

# 建立 LLMChain
chain_question = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_question)
chain_fact = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_fact)

# 執行 LLMChain
response_question = chain_question.run({})
response_fact = chain_fact.run({})

print("音樂型別:", response_question)
print("爵士樂、流行樂和搖滾樂的特點:", response_fact)

在這個例項中，我們首先提出了一個一般性的問題「什麼是音樂型別？」，然後提出了一個具體性的問題「爵士樂、流行樂和搖滾樂的特點是什麼？」。透過這兩個問題的比較，我們可以看到具體性的問題可以提供更具體和有用的資訊。

提升語言模型輸出的精確度：有效的提示工程技巧

在人工智慧領域中，語言模型（LLM）已經成為了一種重要的工具，能夠處理各種複雜的任務。然而，要想從這些模型中獲得最準確的結果，需要一個精心設計的提示工程過程。這個過程通常需要多次調整，直到獲得預期的輸出。隨著LLM被整合到各種產品和服務中，掌握有效的提示技巧將變得越來越重要。

如何設計有效的提示

明確性: 提供足夠的上下文和細節，以引導LLM向預期的輸出方向發展。
簡潔性: 在必要時，強制模型提供簡潔的答案。
解釋性: 鼓勵模型描述其思考過程和為什麼會得出某個結論。這對於複雜任務尤其重要，可以得到更精確的解決方案。

實踐：使用Few-Shot Prompt Template

以下是一個使用Python和LangChain函式庫的例子，展示如何建立一個Few-Shot Prompt Template來與LLM互動：

from langchain import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate, LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 定義示例對話
examples = [
    {
        "query": "什麼是幸福的秘訣?",
        "answer": """找到生活中的平衡，並學會享受小事物。"""
    },
    {
        "query": "如何提高我的生產力?",
        "answer": """嘗試優先安排任務，設定目標，保持健康的工作與生活平衡。"""
    }
]

# 定義示例範本
example_template = """
使用者：{query}
AI：{answer}
"""

# 建立示例提示範本
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["query", "answer"],
    template=example_template
)

# 定義字首和字尾
prefix = """以下是與AI生活教練的對話摘錄。助手為使用者提供了富有洞察力和實用的建議。以下是一些例子：
"""
suffix = """
使用者：{query}
AI："""

# 建立Few-Shot Prompt Template
few_shot_prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix=prefix,
    suffix=suffix,
    input_variables=["query"],
    example_separator="\n\n"
)

LangChain 框架簡介

LangChain 是一個開源框架，旨在簡化根據大語言模型（LLMs）的應用開發、生產和佈署。它提供了一系列的構建塊、元件和整合，簡化了 LLM 應用的每個階段。

LangChain 的關鍵特性

LangChain 表示式語言（LCEL）和抽象，用於組合鏈條。
第三方整合和合作套件，實作易擴充套件性。
鏈條、代理和檢索策略，用於構建認知架構。
LangGraph：建立強健、有狀態的多角色應用。
LangServe：將 LangChain 鏈條佈署為 REST API。

LangChain 生態系統

LangChain 生態系統還包括 LangSmith，一個開發者平臺，用於除錯、測試、評估和監控 LLM 應用。

LangChain 在檢索增強中的角色

LangChain 在檢索增強中發揮著重要作用，提供了一個強大的框架，用於構建和佈署根據 LLM 的應用。

LlamaIndex 簡介

LlamaIndex 是一個根據 LangChain 的索引和檢索框架，旨在簡化 LLM 的檢索和索引過程。它提供了一個簡單的 API，用於建立和管理索引，從而實作高效的檢索和查詢。

LlamaIndex 的關鍵特性

簡單的 API，用於建立和管理索引。
支援多種索引型別，包括文字、影像和音訊。
高效的檢索和查詢，支援多種查詢語言。
整合 LangChain，實作無縫的 LLM 應用開發和佈署。

LlamaIndex 在實踐中的應用

LlamaIndex 在實踐中可以應用於多種場景，包括但不限於：

文字檢索和查詢。
影像和音訊檢索和查詢。
知識圖譜構建和查詢。
個人化推薦和搜尋。

瞭解 LangChain：一種強大的 LLM 應用框架

LangChain 是一個強大的框架，旨在幫助開發者建立根據大語言模型 (LLM) 的應用程式。它提供了一系列工具和元件，讓開發者可以輕鬆地整合外部資料來源、構建複雜的工作流程和建立智慧代理。

LangChain 的核心概念和元件

LangChain 的核心概念包括：

提示：LangChain 提供了一種工具，讓開發者可以建立和管理提示範本。提示範本是為語言模型生成提示的預先定義的配方。
輸出解析器：輸出解析器是幫助結構化語言模型回應的類別。它們負責將 LLM 的輸出轉換為更適合的格式。
檢索器：檢索器接受字串查詢作為輸入，並傳回檔案列表作為輸出。LangChain 提供了多種高階檢索型別，並且與許多第三方檢索服務整合。
檔案載入器：檔案載入器提供了一種方法，將資料從組態源載入為檔案。
文字分割器：文字分割器將檔案或文字分割為較小的塊或段。
索引：索引是一種資料結構，組織和儲存資料，以便於快速和高效的搜尋。
嵌入模型：嵌入模型是一種設計用於介面文字嵌入模型的類別。它提供了一種標準介面，用於不同嵌入模型提供商，例如 OpenAI、Cohere、Hugging Face 等。
向量儲存：向量儲存儲存嵌入資料，並執行向量搜尋。嵌入和儲存嵌入向量是儲存和搜尋非結構化資料的一種常見方法。
代理：代理是決策元件，決定行動計劃或過程。
鏈：鏈是呼叫序列，無論是呼叫 LLM、工具還是資料預處理步驟。它們整合了各種元件，包括模型、提示、記憶、輸出解析和除錯功能。
工具：工具是一種特定的函式，幫助語言模型收集完成任務所需的資訊。工具可以從 Google 搜尋和資料函式庫查詢到 Python REPL 和其他鏈。

LangChain 代理和工具概覽

LangChain 代理使用鏈、提示、記憶和工具來完成任務。這些代理可以執行多種任務，包括執行預先定義的步驟序列、與外部系統互動，例如 Gmail 或 SQL 資料函式庫等。

LangChain 提供了一系列工具和功能，支援自定義代理以適應各種應用程式。

代理型別

LangChain 有多種代理型別，每種都有其專門功能：

零次 ReAct：此代理使用 ReAct 框架根據描述決定工具使用。它被稱為「零次」，因為它只依賴工具描述，而不需要具體的使用示例。
結構化輸入 ReAct：此代理管理需要多個輸入的工具。
OpenAI 函式代理：此代理專門為細化模型的函式呼叫而設計，與高階模型如 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4-turbo 相容。
自問與搜尋代理：此代理查詢事實性問題的答案，專門從事「中間答案」工具。它類似於原始自問與搜尋研究的方法。
ReAct 檔案儲存代理：此代理結合「搜尋」和「查詢」工具，提供連續的思考過程。
計劃和執行代理：此類代理制定了一個由多個行動組成的計劃，然後順序執行。這些代理特別適合複雜或長時間執行的任務，保持對長期目標的穩定關注。然而，使用這些代理的一個權衡是潛在的延遲增加。

代理基本上決定了選擇行動和決定是否使用多個工具、單個工具或無工具的邏輯。

可用工具和自定義工具

LangChain 提供了一系列工具，與其他工具整合，例如：

Python 工具：用於生成和執行 Python 程式碼以回答問題。
JSON 工具：用於與不適合 LLM 上下文視窗的 JSON 檔案互動。
CSV 工具：用於與 CSV 檔案互動。

自定義工具增強了代理的多功能性，允許它們被定製以適應特定的任務和互動。這些工具提供了特定於任務的功能和靈活性，與唯一的使用案例保持一致。

自定義程度取決於高階互動的開發。在這種情況下，工具可以被協調以執行複雜的行為。示例包括生成問題、進行網路搜尋以查詢答案以及編譯資訊摘要。

LangChain 的檔案頁面提供了有關 LangChain 元件、代理和構建 LLM 驅動應用程式的更多資訊。

從技術架構視角來看，LangChain 框架為開發者提供了一套強大的工具和元件，用於構建根據大語言模型（LLM）的應用程式。Chain Prompting、提示範本、LLMChain、代理和工具等核心概念的整合，簡化了開發流程，並提升了應用程式的效率和效能。然而，提示工程的複雜性、CoT 方法的限制以及模型大小和任務型別的影響，仍然是開發者需要面對的挑戰。透過深入理解 LangChain 的核心概念、元件和代理型別，並結合 LlamaIndex 等檢索框架，開發者可以更好地控制 LLM 的輸出，構建更精確、可靠且功能豐富的 AI 應用程式。展望未來，隨著 LLM 技術的持續發展和 LangChain 生態系統的日益完善，我們預見根據 LLM 的應用程式將在更多領域展現出其巨大的潛力，並推動人工智慧技術的進一步發展。玄貓認為，LangChain 作為一個快速發展的開源框架，值得開發者持續關注並深入學習，以便更好地掌握 LLM 應用的最佳實務，並在未來的 AI 浪潮中保持競爭力。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。