LangChain模組與應用佈署評估核心技術

LangChain 框架提供豐富的模組，簡化開發者與大語言模型（LLM）的互動。Vectorstores 模組能有效處理非結構化資料，而傳統資料函式庫和圖形資料函式庫則提供結構化資料的儲存和查詢方案。Retriever 模組提供更通用的檔案檢索介面，而組合元件則允許開發者靈活組合各種系統和 LangChain 原始碼。工具模組擴充套件應用程式功能，Agent 模組則負責決策，Chain 模組作為 LangChain 的基本單元，串聯各個元件。利用這些模組，開發者能建構複雜的應用程式，例如結合文字分割器與嵌入模型，或建立完整的 AI 助手。以下程式碼範例展示如何使用 LangChain 建立一個簡單的 chain，包含初始化 LLM 模型、建立提示範本等步驟，幫助開發者快速上手。

LangChain 模組介紹

LangChain 是一個強大的框架，提供了多種模組來幫助開發者建立複雜的應用程式。以下是 LangChain 的一些核心模組：

1. Vectorstores

Vectorstores 是 LangChain 中的一種模組，允許使用者在大型非結構化資料集中進行快速和相關的搜尋。它們非常適合處理大量非結構化資料，並提供了高效的搜尋功能。

2. 傳統資料函式庫

傳統資料函式庫仍然是處理結構化資料和精確查詢的強大工具。LangChain 提供了與傳統資料函式庫的整合，允許使用者根據自己的具體使用案例、資料結構和查詢需求選擇最適合的儲存解決方案。

3. 圖形資料函式庫

圖形資料函式庫是另一種重要的儲存解決方案，特別適合於高度連線的資料場景。LangChain 支援圖形資料函式庫的整合，允許使用者根據自己的專案需求選擇最適合的儲存解決方案。

4. Retriever

Retriever 是一種更為通用的介面，允許使用者根據非結構化查詢來檢索檔案。它們可以被視為使用者的個人資料檢索器，根據使用者的當前需求來檢索資訊。

5. 組合

組合元件是 LangChain 中的建築師。使用者可以使用它們來組合各種系統和 LangChain 原始碼，以建立複雜的功能。例如，使用者可以將文字分割器與嵌入模型連線，或者建立一個完整的 AI 助手。

6. 工具

工具是 LangChain 中的一種模組，提供了介面來擴充套件應用程式的功能。使用者可以使用工具來連線資料函式庫或第三方 API，從而擴充套件應用程式的能力。

7. Agent

Agent 是 LangChain 中的決策者。使用者可以使用它們來分析高階別指令，並決定如何使用工具來實作所需的結果。Agent 確保應用程式在正確的時間使用正確的資源。

8. Chain

Chain 是 LangChain 中的基本單元。它們是各種元件的組合，共同工作以建立應用程式的行為。使用者可以混合和匹配這些 chain，以自定義應用程式的行為。

以下是一個簡單的例子，展示瞭如何使用 LangChain 建立一個 chain：

!pip install langchain==0.2.7 langchain_openai==0.1.16
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 設定OpenAI API金鑰
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your open ai key"

# 初始化LLM模型
llm = ChatOpenAI()

# 建立提示範本

這個例子展示瞭如何使用 LangChain 建立一個簡單的 chain，包括初始化 LLM 模型、建立提示範本等步驟。透過這個例子，使用者可以瞭解如何使用 LangChain 建立複雜的應用程式。

程式設計中的遞迴概念

遞迴是一種程式設計技巧，指的是一個函式可以呼叫自己，以解決問題。這個概念在許多程式設計語言中都有應用，包括 Python、Java、C++ 等。

遞迴的基本原理

遞迴的基本原理是將一個複雜的問題分解成多個小問題，每個小問題都可以使用相同的解決方法來解決。這樣一來，函式就可以呼叫自己來解決小問題，直到問題被完全解決。

遞迴的步驟

1. 定義基礎情況：定義一個基礎情況，當函式呼叫自己時，可以停止遞迴。
2. 呼叫自己：函式呼叫自己來解決小問題。
3. 解決小問題：函式解決小問題，並傳回結果。
4. 合併結果：函式合併小問題的結果，得到最終的結果。

遞迴的優點

1. 簡單易懂：遞迴的概念簡單易懂，易於理解和實作。
2. 靈活性高：遞迴可以用於解決許多不同型別的問題。
3. 效率高：遞迴可以減少程式碼的量，提高效率。

遞迴的缺點

1. 堆積疊溢位：遞迴可能導致堆積疊溢位，尤其是在深度遞迴的情況下。
2. 效率低：遞迴可能導致效率低下，尤其是在大資料的情況下。

實際應用場景

1. 樹狀結構：遞迴可以用於遍歷樹狀結構，例如檔案系統或網頁目錄。
2. 動態規劃：遞迴可以用於解決動態規劃問題，例如 Fibonacci 數列。
3. 分治法：遞迴可以用於解決分治法問題，例如合併排序。

圖表翻譯：

這個圖表展示了遞迴的基本步驟，從定義基礎情況到傳回結果。透過這個圖表，可以更好地理解遞迴的概念和實際應用場景。

使用 LangSmith 進行應用程式檢查

在這個例子中，我們將使用 LangSmith 來檢查我們的應用程式。首先，我們需要安裝必要的套件，包括 langchain 和 langchain_openai。

import os

!pip install langchain==0.2.7 langchain_openai==0.1.16
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.smith import RunEvalConfig, run_on_dataset

接下來，我們需要設定 API 金鑰。請注意，實際使用時應該替換為自己的 API 金鑰。

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your_langsmith_api_key"

然後，我們初始化模型和鏈條。這裡我們使用 ChatOpenAI 作為模型，並設定溫度為 0。

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me a short joke about {topic}")
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

最後，我們定義評估組態。這裡我們使用 RunEvalConfig 並設定評估器為 "criteria" 和 "embedding_distance"。

eval_config = RunEvalConfig(
    evaluators=[
        "criteria",
        "embedding_distance",
    ]
)

內容解密：

在上述程式碼中，我們首先匯入必要的套件，包括 os、langchain_openai、langchain.chains、langchain.prompts 和 langchain.smith。然後，我們設定 API 金鑰，初始化模型和鏈條，並定義評估組態。

這個過程中，我們使用 PromptTemplate 來定義提示範本，並使用 LLMChain 來建立鏈條。評估組態中，我們設定了兩個評估器： "criteria" 和 "embedding_distance"。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title LangChain 核心模組架構與應用部署

package "資料層 (Data Layer)" {
    component [Vectorstores\nChroma/Pinecone/FAISS] as vectorstore
    component [傳統資料庫\nSQL/NoSQL] as traditionaldb
    component [圖形資料庫\nNeo4j] as graphdb
    component [Document Loaders] as loaders
}

package "檢索層 (Retrieval Layer)" {
    component [Retriever\n通用檢索介面] as retriever
    component [Vector Search] as vectorsearch
    component [Similarity Search] as simsearch
}

package "核心層 (Core Layer)" {
    component [Prompt Template] as prompt
    component [LLM Models\nOpenAI/Anthropic] as llm
    component [Output Parsers] as parser
    component [Memory] as memory
}

package "組合層 (Composition Layer)" {
    component [Chain\nLCEL] as chain
    component [Agent\n決策引擎] as agent
    component [Tools\n外部工具] as tools
}

package "部署層 (Deployment Layer)" {
    component [LangServe\nAPI Server] as langserve
    component [LangSmith\n監控評估] as langsmith
}

' 資料流程
loaders --> vectorstore : 文件載入
loaders --> traditionaldb : 結構化資料
loaders --> graphdb : 關係資料

vectorstore --> retriever : 向量檢索
retriever --> vectorsearch : 語義搜尋
vectorsearch --> simsearch : 相似度計算

retriever --> prompt : 提供上下文
prompt --> llm : 格式化提示
llm --> parser : 生成回應
parser --> memory : 儲存歷史

chain --> agent : 串聯組件
agent --> tools : 呼叫工具
agent --> llm : 決策推理

chain --> langserve : 部署 API
langserve --> langsmith : 監控評估

note right of vectorstore
  支援多種向量庫：
  - Chroma (本地)
  - Pinecone (雲端)
  - FAISS (Meta)
end note

note right of chain
  LCEL 範例：
  chain = (
    prompt | llm |
    StrOutputParser()
  )
end note

note bottom of langsmith
  評估功能：
  - Dataset 測試
  - 性能監控
  - 錯誤追蹤
end note

@enduml

在這個流程圖中，我們展示了使用 LangSmith 進行應用程式檢查的步驟。從安裝套件開始，然後設定 API 金鑰，初始化模型和鏈條，定義評估組態，最後執行評估。

LangChain 應用佈署與評估

LangChain 是一個強大的框架，提供了多種工具和元件來構建和佈署語言模型應用。以下是如何使用 LangSmith 進行評估和 LangServe 進行佈署的步驟。

評估使用 LangSmith

LangSmith 是 LangChain 的評估和監控平臺，允許您在資料集上執行鏈條並評估其效能。以下是如何使用 LangSmith 進行評估的步驟：

1. 安裝 LangSmith：您需要註冊 LangSmith 帳戶並取得 API 金鑰。
2. 建立評估組態：使用 RunEvalConfig 類別來指定評估器和資料集。
3. 執行評估：使用 run_on_dataset 函式來執行評估。

from langchain import RunEvalConfig
from langchain.llms import ChatOpenAI

# 建立評估組態
eval_config = RunEvalConfig(
    client=client,
    dataset_name="my-dataset",
    llm_or_chain_factory=chain,
    custom_evaluators=[],
)

# 執行評估
results = run_on_dataset(
    client=client,
    dataset_name="my-dataset",
    llm_or_chain_factory=chain,
    evaluation=eval_config,
)

# 列印結果
print(results)

佈署使用 LangServe

LangServe 提供了一個簡單的命令列介面來佈署 LangChain 應用。以下是如何使用 LangServe 進行佈署的步驟：

1. 安裝 LangServe：使用 poetry add langserve 來安裝 LangServe。
2. 建立伺服器組態：建立一個 server.py 檔案來定義您的鏈條和代理。
3. 啟動伺服器：使用 poetry run langchain serve --port=8100 來啟動伺服器。

poetry add langserve
poetry run langchain serve --port=8100

LangChain 生態系統

LangChain 已經發展成為一個強大的框架，具有多種元件和工具。以下是 LangChain 生態系統的概覽：

• LangChain-Core：LangChain-Core 是框架的基礎，提供核心抽象和標準構建塊。
• LangChain Expression Language：LangChain Expression Language 是一個用於組合元件的語言。
• LangChain OpenAI：LangChain OpenAI 是一個用於與 OpenAI 互動的元件。

# 示例：使用 LangChain Core
from langchain_core.language_models import BaseLLM
from langchain_openai import ChatOpenAI

透過這些步驟和工具，您可以輕鬆地構建和佈署 LangChain 應用，並評估其效能。

LangChain 核心與社群套件簡介

LangChain 是一個強大的開源框架，旨在簡化與大語言模型（LLM）互動的過程。它提供了一個高層次的介面，讓開發者可以輕鬆地使用 OpenAI 的 GPT 模型。LangChain 的核心結構和最佳實踐不斷演進，為開發者提供了一個動態且高效的工具集。

LangChain 核心功能

LangChain 核心提供了一個根據抽象介面的框架，定義了所有語言模型應該實作的介面。這使得開發者可以輕鬆地切換不同的語言模型，或者甚至建立自己的模型。例如，ChatOpenAI類別提供了一個簡單的介面來與 OpenAI 的 GPT 模型互動。

LangChain 社群套件

LangChain 社群套件是一個獨立的套件，提供了第三方整合功能。它簡化了連線外部資料來源和工具的過程，使開發者可以更容易地擴充套件自己的應用程式。這個套件正在不斷擴充套件，隨著更多合作夥伴關係的建立，新的整合功能將被新增進來。

使用 LangChain 社群套件

以下是一個使用 LangChain 社群套件的例子：

# 載入Twitter推文載入器
from langchain_community.document_loaders import TwitterTweetLoader

# 初始化Twitter載入器
loader = TwitterTweetLoader(
    query="LangChain",
    bearer_token="你的TwitterBearerToken",
    num_tweets=100
)

# 載入推文
tweets = loader.load()

這個例子展示瞭如何使用 LangChain 社群套件來載入 Twitter 推文。開發者可以使用TwitterTweetLoader類別來載入特定查詢的推文，並將其用於自己的應用程式中。

LangChain 最佳實踐

為了充分利用 LangChain，開發者應該遵循以下最佳實踐：

• 始終參考最新的檔案以取得最新的類別和使用模式資訊。
• 使用 LangChain 核心和社群套件來簡化與大語言模型的互動。
• 保持知曉 LangChain 社群套件的最新發展和新增功能。

透過遵循這些最佳實踐，開發者可以更有效地使用 LangChain，建立出更強大、更智慧的應用程式。

從技術架構視角來看，LangChain 的模組化設計和豐富的整合能力，使其成為建構 LLM 應用程式的強大框架。深入剖析其核心模組，可以發現 LangChain 不僅提供向量資料函式庫、傳統資料函式庫和圖形資料函式庫等多元儲存方案，更重要的是它透過 Retriever、Chain、Agent 和工具等模組，賦予開發者高度的彈性與客製化能力，得以建構複雜的應用邏輯和工作流程。然而，LangChain 仍處於快速發展階段，API 的穩定性和社群套件的完整度仍有提升空間。對於追求穩定性的企業，建議優先使用核心模組，並密切關注社群套件的發展，逐步整合新功能。從技術演進角度來看，LangChain 代表了 LLM 應用開發的未來方向，值得投入資源深入研究和應用。玄貓認為，掌握 LangChain 的核心概念和最佳實踐，將成為未來開發 LLM 應用程式的關鍵技能。