# LangChain

**Repository Path**: opensource-sumup/LangChain

## Basic Information

- **Project Name**: LangChain
- **Description**: 个人LangChain学习笔记
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2023-12-23
- **Last Updated**: 2023-12-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 参考文档

LangChain Python英文文档

[https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction)

LangChain 中文文档

[https://www.langchain.com.cn/](https://www.langchain.com.cn/)

LangChain源码

[https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/docs/docs_skeleton/docs/integrations/tools/search_tools.ipynb](https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/docs/docs_skeleton/docs/integrations/tools/search_tools.ipynb)

 其他课程代码

[https://github.com/huangjia2019/langchain](https://github.com/huangjia2019/langchain)

# What-LangChain

## 是什么

LangChain 是一个基于大语言模型（LLMs）用于构建端到端语言模型应用的框架，它可以让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，例如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。LangChain 提供了一系列工具、套件和接口，可以简化创建由 LLMs 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。

作为一种专为开发基于语言模型的应用而设计的框架，通过 LangChain，我们不仅可以通过 API 调用如 ChatGPT、GPT-4、Llama 2 等大型语言模型，还可以实现更高级的功能。我们相信，真正有潜力且具有创新性的应用，不仅仅在于能通过 API 调用语言模型，更重要的是能够具备以下两个特性：

数据感知：能够将语言模型与其他数据源连接起来，从而实现对更丰富、更多样化数据的理解和利用。

具有代理性：能够让语言模型与其环境进行交互，使得模型能够对其环境有更深入的理解，并能够进行有效的响应。

因此，LangChain 框架的设计目标，是使这种 AI 类型的应用成为可能，并帮助我们最大限度地释放大语言模型的潜能。

|英文| 中文   |理解|
|:----|:-----|:----|
|Model IO| 模型接口 |输入、输出大模型的模板和调用模型的接口|
|Retrieval| 数据索引 |特定数据的模型接口|
|Chains| 链    |LangChain对各种组件的封装和调用链条|
|Memory| 记忆   |与大模型聊天过程中的记忆信息|
|Agents| 代理   |自主计划和执行的机制|
|Callbacks| 回调   |LangChain执行中间日志记录|

### 1.模型接口（Model I/O）

#### 模型的LLM接口（Model）

包含各大语言模型的 LangChain 接口和调用细节，以及输出解析机制。

#### 提示模板（Prompt Templates）

使提示工程流线化，进一步激发大语言模型的潜力。

#### 输出解析器（Output Parsers:）

### **2.数据接口（**Retrieval**）**

#### 数据检索（Indexes）

构建并操作文档的方法，接受用户的查询并返回最相关的文档，轻松搭建本地知识库。

### 3.链（Chains）

是 LangChain 中的核心机制，以特定方式封装各种功能，并通过一系列的组合，自动而灵活地完成常见用例。

### 4.记忆（Memory）

通过短时记忆和长时记忆，在对话过程中存储和检索数据，让 ChatBot 记住你是谁。

### 5.代理（Agents）

是另一个 LangChain 中的核心机制，通过“代理”让大模型自主调用外部工具和内部工具，使强大的“智能化”自主 Agent 成为可能！你的 App 将产生自驱力！

### 6.回调函数（Callbacks）

LangChain执行中间，用于记录日志、监控、数据流处理

## 基本原理

略

 

## 重要技术细节

略

 

## 类似事物的区别

略

 

# Why-LangChain的优缺点？

## 适用场景

* 略
 

## 不适用场景

* 略
 

# How-LangChain的使用方法？

## Step1.设置LangChain-Model I/O

[设置LangChain-Model-IO](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/1.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model-IO/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model%20I_O.md)

[设置LangChain-Model-IO-Prompts](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/1.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model-IO/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model-IO-Model.md)

[设置LangChain-Model-IO-Model](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/1.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model-IO/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Model-IO-Prompts.md)

## Step2.设置LangChain-Retrieval

[设置LangChain-Retrieval](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/2.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Retrieval/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Retrieval.md)

## Step3.设置LangChain-Chains

[设置LangChain-Chains](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/3.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Chains/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Chains.md)

## Step4.设置LangChain-Memory

[设置LangChain-Memory](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/4.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Memory/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Memory.md)

## Step5.设置LangChain-Agents

[设置LangChain-Agents](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/5.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Agents/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Agents.md)

[设置LangChain-Agents-CAMEL](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/5.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Agents/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Agents-CAMEL.md)

## Step6.设置LangChain-Callbacks

[设置LangChain-Callbacks](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/6.%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Callbacks/%E8%AE%BE%E7%BD%AELangChain-Callbacks.md)

# Example-LangChain的实践案例？

[Retrieval-案例-本地知识库](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/7.%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B/Retrieval-%E6%A1%88%E4%BE%8B-%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93.md)

[Agents-案例-个人助手](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/7.%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B/Agents-%E6%A1%88%E4%BE%8B-%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E5%8A%A9%E6%89%8B.md)

[DataBase-案例-数据分析](https://gitee.com/lgdsail/LangChain/blob/master/7.%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B/DataBase-%E6%A1%88%E4%BE%8B-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90.md)

 

# Next-LangChain接下来的发展趋势？

略

 

# Q&A-LangChain的疑惑问答？

略