Streamlit Cloud 佈署 LangChain 智慧代理應用

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LangChain 是一個功能強大的框架，讓開發者能輕鬆串接大語言模型、提示範本和外部資料，建構出更複雜的應用。本文將深入探討如何在 Streamlit Cloud 平臺上佈署 LangChain 應用，並講解其核心元件、執行模式、以及如何使用 LangChain 社群提供的豐富資源。同時，我們也會介紹 LangChain 的索引 API、工具包以及 LangGraph、LangServe 和 LangSmith 等工具的整合應用，讓開發者能更有效率地建構和管理自己的智慧代理。此外，本文也涵蓋了 LangChain 代理的建立、匯入流程，以及 v0.1 和 v0.2 版本之間的差異，讓開發者能快速掌握 LangChain 的最新功能和特性。

設定您的身份：在 Streamlit Cloud 中實作 LangChain

LangChain 是一個強大的工具，允許您在多種語言模型和應用程式之間建立連結，打造出複雜的工作流程和智慧代理。為了充分利用 LangChain 的潛力，您需要設定您的身份並瞭解如何在 Streamlit Cloud 中佈署 LangChain。

LangChain 社群和核心元件

LangChain 社群提供了一系列的工具和資源，包括 langchain_community 套件和 LangChain-Core。這些元件為您提供了打造自定義智慧代理和工作流程的基礎。同時，langchain.debug 模組提供了除錯工具，幫助您解決在開發過程中遇到的問題。

LangChain 執行語言（LCEL）鏈

LangChain 執行語言（LCEL）是 LangChain 中的一個關鍵元件，允許您定義和執行複雜的工作流程。LCEL 鏈可以用於構建、自定義和最佳化您的智慧代理的行為。您可以透過 LCEL 來定義代理的執行模式，包括非同步執行、批次執行和串流執行。

非同步執行

非同步執行模式允許您的智慧代理在背景中執行任務，不阻塞主執行緒。這對於需要長時間執行的任務尤其有用。

批次執行

批次執行模式允許您一次性執行多個任務，提高了效率和生產力。

串流執行

串流執行模式允許您的智慧代理在資料可用時立即處理，對於實時應用尤其有用。

LangChain 檔案和社群資源

LangChain 檔案提供了詳細的檔案和教程，幫助您從零開始學習 LangChain。同時，LangChain 社群提供了豐富的資源，包括示例程式碼、教程和論壇支援。

靈活性與遺留鏈的比較

在處理自然語言查詢時，我們經常面臨如何平衡靈活性和遺留鏈的問題。遺留鏈通常指的是那些已經存在並且需要被支援的系統或程式碼，而靈活性則是指能夠適應新的需求和變化的能力。

負載查詢建構器可執行鏈

負載查詢建構器可執行鏈（load_query_constructor_runnable chain）是一個用於處理自然語言查詢的系統。它透過將查詢轉換為一種可以被電腦理解的格式，從而實作了對查詢的處理和執行。

自然語言查詢

自然語言查詢是指使用者使用自然語言（如英語、中文等）輸入的查詢請求。這種查詢方式更加人性化和便捷，但是也帶來了更多的複雜性，因為自然語言本身就存在著歧義和不確定性。

查詢建構器鏈

查詢建構器鏈（query_constructor chain）是一個用於建構和處理查詢的系統。它透過將自然語言查詢轉換為一種結構化的查詢語言，從而使得電腦能夠理解和執行這些查詢。

可擴充套件性

可擴充套件性（scalability）是指系統能夠處理增加的工作量或使用者需求而不至於效能下降的能力。在處理自然語言查詢時，系統的可擴充套件性至關重要，因為使用者的查詢請求可能會非常多樣化和複雜。

型別

型別（types）是指查詢或資料的分類別。不同的型別可能需要不同的處理和執行方式。在自然語言查詢中，型別可能包括但不限於：

  • 簡單查詢：如“什麼是天氣？”
  • 複雜查詢：如“如何從北京到上海？”

使用案例

使用案例（use cases）是指系統被使用的場景或情況。在自然語言查詢中，使用案例可能包括但不限於：

  • 客服系統：使用者可以透過自然語言查詢來取得幫助和支援。
  • 搜尋引擎：使用者可以透過自然語言查詢來搜尋資訊和答案。

LangChain 索引 API

LangChain 索引 API 是一個用於索引和檢索自然語言查詢的 API。它提供了一種方便和高效的方式來儲存和檢索查詢結果。

LangChain 函式庫

LangChain 函式庫是一個用於處理自然語言查詢的函式庫。它提供了一系列的工具和函式來幫助開發者構建自己的自然語言查詢系統。

LangChain 記憶體模組

LangChain 記憶體模組是一個用於儲存和管理自然語言查詢結果的模組。它提供了一種方便和高效的方式來儲存和檢索查詢結果。

langchain.output_parsers

langchain.output_parsers 是一個用於解析輸出結果的模組。它提供了一種方便和高效的方式來解析和處理輸出結果。

langchain.prompts

langchain.prompts 是一個用於生成提示的模組。它提供了一種方便和高效的方式來生成提示和幫助使用者輸入查詢請求。

langchain.schema

langchain.schema 是一個用於定義 schema 的模組。它提供了一種方便和高效的方式來定義和管理 schema。

LangChain 的 GitHub 倉函式庫

LangChain 的 GitHub 倉函式庫是一個用於儲存和管理 LangChain 程式碼的倉函式庫。它提供了一種方便和高效的方式來取得和更新 LangChain 程式碼。

langchain-text-splitters 包

langchain-text-splitters 包是一個用於分割文字的包。它提供了一種方便和高效的方式來分割文字和處理自然語言查詢。

LangChain 工具

LangChain 工具是一個用於處理自然語言查詢的工具集。它提供了一系列的工具和函式來幫助開發者構建自己的自然語言查詢系統。

內建工具

內建工具是指 LangChain 中已經內建的工具和函式。它們提供了一種方便和高效的方式來處理自然語言查詢。

自定義工具

自定義工具是指使用者可以自定義和擴充套件的工具和函式。它們提供了一種方便和高效的方式來擴充套件和定製 LangChain 的功能。

OpenAI 函式

OpenAI 函式是一個用於呼叫 OpenAI API 的函式。它提供了一種方便和高效的方式來呼叫 OpenAI API 和取得結果。

工具包

工具包是指 LangChain 中提供的一系列工具和函式。它們提供了一種方便和高效的方式來處理自然語言查詢和構建自己的自然語言查詢系統。

LangChain 匯入

LangChain 是一個強大的工具，能夠幫助開發者建立智慧代理（Agents），並提供了一系列的工具和功能來支援代理的建設和執行。以下是 LangChain 的一些關鍵特點和用途。

LangChain 教程：建立代理

LangChain 提供了一個詳細的教程，教導開發者如何建立代理。這個教程涵蓋了代理的基本概念、代理的建立和組態、以及代理的執行和除錯。透過這個教程，開發者可以快速地學習如何使用 LangChain 來建立自己的代理。

LangChainUI.py 檔案

LangChainUI.py 是 LangChain 的一個重要組成部分，它提供了一個用於建立和管理代理的圖形化介面。透過這個介面，開發者可以輕鬆地建立、組態和執行代理，同時也可以檢視代理的執行狀態和除錯資訊。

LangChain 用途

LangChain 有很多用途，包括：

  • 建立智慧代理：LangChain 可以幫助開發者建立智慧代理，代理可以執行各種任務，例如資料處理、網路請求等。
  • 工具整合：LangChain 提供了一系列的工具和功能，來支援代理的建設和執行，例如 LangGraph、LangServe 和 LangSmith 等。
  • 錯誤處理和除錯：LangChain 提供了強大的錯誤處理和除錯功能，來幫助開發者快速地定位和解決代理執行中的問題。

LangChain v0.1 vs. v0.2 代理

LangChain v0.1 和 v0.2 代理有很多不同之處，包括：

  • 代理型別：v0.2 代理提供了更多種類別的代理型別，例如增強型代理、錯誤處理代理等。
  • 錯誤處理和除錯：v0.2 代理提供了更強大的錯誤處理和除錯功能，來幫助開發者快速地定位和解決代理執行中的問題。
  • 工具整合：v0.2 代理提供了更多種類別的工具和功能，來支援代理的建設和執行，例如 LangGraph、LangServe 和 LangSmith 等。

增強型代理型別

LangChain 提供了多種增強型代理型別，包括：

  • 基本代理：基本代理是 LangChain 中最基本的代理型別，它提供了基本的功能，例如資料處理、網路請求等。
  • 增強型代理：增強型代理是在基本代理的基礎上增加了更多功能，例如錯誤處理、除錯等。
  • 高階代理：高階代理是在增強型代理的基礎上增加了更多高階功能，例如多執行緒、多程式等。

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 中的一個重要工具，它提供了一種圖形化的方式來組織任務和資料。透過 LangGraph，開發者可以輕鬆地建立和管理複雜的任務流程，同時也可以檢視任務的執行狀態和除錯資訊。

LangGraph 建立

LangGraph 的建立過程包括以下步驟：

  1. 安裝 LangGraph：首先需要安裝 LangGraph 工具，可以透過 pip 安裝。
  2. 建立 LangGraph 專案：建立一個新的 LangGraph 專案，可以透過 LangGraph 的命令列工具來完成。
  3. 設計 LangGraph 模型：設計 LangGraph 模型，可以透過 LangGraph 的圖形化介面來完成。

LangGraph 說明

LangGraph 提供了一種圖形化的方式來組織任務和資料。透過 LangGraph，開發者可以輕鬆地建立和管理複雜的任務流程，同時也可以檢視任務的執行狀態和除錯資訊。

LangGraph 安裝

LangGraph 的安裝過程包括以下步驟：

  1. 安裝 pip：首先需要安裝 pip，可以透過官網下載並安裝。
  2. 安裝 LangGraph：然後可以透過 pip 安裝 LangGraph 工具。

LangGraph 任務和資料組織

LangGraph 提供了一種圖形化的方式來組織任務和資料。透過 LangGraph，開發者可以輕鬆地建立和管理複雜的任務流程，同時也可以檢視任務的執行狀態和除錯資訊。

LangServe

LangServe 是 LangChain 中的一個重要工具，它提供了一種服務化的方式來執行代理。透過 LangServe，開發者可以輕鬆地將代理執行在伺服器上，同時也可以檢視代理的執行狀態和除錯資訊。

LangSmith

LangSmith 是 LangChain 中的一個重要工具，它提供了一種 smith 化的方式來建立和管理代理。透過 LangSmith，開發者可以輕鬆地建立和管理複雜的代理流程，同時也可以檢視代理的執行狀態和除錯資訊。

langsmith_search 工具

langsmith_search 工具是 LangSmith 中的一個重要工具，它提供了一種搜尋化的方式來查詢和管理代理。透過 langsmith_search 工具，開發者可以輕鬆地查詢和管理複雜的代理流程，同時也可以檢視代理的執行狀態和除錯資訊。

深入剖析 LangChain 的核心架構和功能後，我們可以發現，它為開發者提供了一個強大的工具集，用於構建和佈署複雜的語言模型應用，尤其在 Streamlit Cloud 環境中。LangChain 不僅簡化了與多種語言模型的互動，更透過 LangChain 執行語言（LCEL）鏈、代理框架以及 LangGraph、LangServe 和 LangSmith 等工具，實作了工作流程的自動化和最佳化。然而，LangChain 也面臨一些挑戰，例如如何有效管理不同版本的代理以及如何更好地整合外部工具和資源。從技術演進角度來看，LangChain 代表了語言模型應用開發的未來方向，值得深入研究和應用。對於想要提升開發效率並探索更進階語言模型應用的開發者而言，學習並掌握 LangChain 將是至關重要的。玄貓認為，隨著社群的持續發展和工具的不斷完善，LangChain 的應用前景將更加廣闊，並在自然語言處理領域扮演 increasingly 重要的角色。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

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。