《大模型LLMs-LangChain框架详解》电子书下载

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《大模型LLMs-LangChain框架详解》电子书下载：

这本书详细介绍了LangChain框架的使用、核心概念、功能及其存在的问题和替代方案。以下是文章的主要内容：

1. LangChain简介
LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用大型语言模型（LLMs）构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，简化了创建由LLMs和聊天模型支持的应用程序的过程。

2. 核心概念
2.1 Components and Chains
​​Component​​: 模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序。
​​Chain​​: 组合在一起以完成特定任务的一系列Components或其他Chain。一个Chain可能包括一个Prompt模板、一个语言模型和一个输出解析器。

2.2 Prompt Templates and Values
​​Prompt Template​​: 负责创建PromptValue，这是最终传递给语言模型的内容。Prompt Templates有助于将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式。
​​Prompt Value​​: 具有方法的类，可以转换为每个模型类型期望的确切输入类型（如文本或聊天消息）。

2.3 Example Selectors
用于在Prompts中动态包含示例，接受用户输入并返回一个示例列表以在提示中使用，使其更强大和特定于上下文。

2.4 Output Parsers
负责将语言模型响应构建为更有用的格式。实现方法包括提供格式化指令和将语言模型的响应解析为结构化格式。

2.5 Indexes and Retrievers
​​Index​​: 一种组织文档的方式，使语言模型更容易与它们交互。
​​Retrievers​​: 用于获取相关文档并将它们与语言模型组合的接口。LangChain提供了用于处理不同类型的索引和检索器的工具和功能，例如矢量数据库和文本拆分器。

2.6 Chat Message History
负责记住所有以前的聊天交互数据，然后可以将这些交互数据传递回模型、汇总或以其他方式组合。有助于维护上下文并提高模型对对话的理解。

2.7 Agents and Toolkits
​​Agent​​: 在LangChain中推动决策制定的实体。它们可以访问一组工具，并可以根据用户输入决定调用哪个工具。
​​Toolkits​​: 一组工具，当它们一起使用时，可以完成特定的任务。代理执行器负责使用适当的工具运行代理。

3. LangChain Agent
LangChain Agent是框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具，并可以根据用户的输入决定调用哪个工具。LangChain Agent帮助构建复杂的应用程序，这些应用程序需要自适应和特定于上下文的响应。

4. 如何使用LangChain
开发人员首先导入必要的组件和工具，例如LLMs、chat models、agents、chains、内存功能。这些组件组合起来创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。

5. LangChain支持的功能
​​针对特定文档的问答​​: 根据给定的文档回答问题，使用这些文档中的信息来创建答案。
​​聊天机器人​​: 构建可以利用LLM的功能生成文本的聊天机器人。
​​Agents​​: 开发可以决定行动、采取这些行动、观察结果并继续执行直到完成的代理。

6. LangChain Model
LangChain model是一种抽象，表示框架中使用的不同类型的模型。主要分为三类：
1.​​LLM​​: 将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。
2.​​聊天模型(Chat Model)​​: 由语言模型支持，具有更结构化的API，将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。
​​3.文本嵌入模型(Text Embedding Models)​​: 将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。

7. LangChain的特点
LangChain旨在为六个主要领域的开发人员提供支持：
​​1.LLM和提示​​: 管理提示、优化它们以及为所有LLM创建通用界面。
2.​​链(Chain)​​: 对LLM或其他实用程序的调用序列。
​​3.数据增强生成​​: 与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。
4.​​Agents​​: 让LLM做出有关行动的决定。
5.​​内存​​: 维护链或代理调用之间的状态。
​​6.评估​​: 提供提示和链来帮助开发者评估他们的模型。

8. 使用LangChain的具体方法
8.1 调用LLMs生成回复
使用LangChain调用不同的LLMs（如OpenAI、chatglm）生成回复。

8.2 修改提示模板
设计不同的prompt模板，填入内容，生成新的prompt，以引导大模型输出更合理的内容。

8.3 链接多个组件处理特定任务
使用LangChain链接多个组件处理一个特定的下游任务。

8.4 Embedding & Vector Store
使用Embedding模型将文本编码成高维向量，并进行文本分割和存储。

9. LangChain存在的问题及解决方案

9.1 低效的令牌使用问题
使用Tiktoken库更有效地解决令牌计数问题。

9.2 文档问题
LangChain的文档不充分且经常不准确，导致开发项目中代价高昂的错误。

9.3 概念混淆和过多的“辅助”函数问题
LangChain的代码库因很多概念让人混淆而备受批评。

9.4 行为不一致和隐藏细节问题
LangChain因隐藏重要细节和行为不一致而受到批评。

9.5 缺乏标准的可互操作数据类型问题
缺乏表示数据的标准方法，阻碍与其他框架和工具的集成。

10. LangChain替代方案
​​LlamaIndex​​: 可以将大型语言模型连接到自定义数据源，提供存储、查询和索引数据的功能。
​​Deepset Haystack​​: 基于Hugging Face Transformers，用于构建搜索和问答应用程序，提供多种查询和理解文本数据的工具。

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