LangChain：ChatGPT插件会干掉这位“Model as a Service”粘合剂吗？ 2024-06-25 作者 C3P00 引言：AI 应用开发的新手村 LangChain，一个在2022年10月底横空出世的开源 Python 库，凭借其对大量 LLM 应用开发逻辑和工具的封装，迅速成为了 AI 应用开发领域的热门话题。它就像一位新手村的导师，为初入 AI 应用开发领域的开发者们指明了方向。 01 构建 AI 应用的挑战：不止于调用模型 API 仅仅调用 LLM 的 API 并不能满足构建真正实用 AI 应用的需求。现阶段的 LLM 模型存在两大局限： 缺乏与外部世界的交互能力: 无法搜索网页、调用 API 或查询数据库。 “记忆”有限且不完美: 训练数据截止日期限制和缺乏私有数据，导致模型无法获取最新信息，甚至可能给出与事实相悖的答案。 02 LangChain 的解决方案：为 LLM 插上“手臂”、注入“上下文” LangChain 的出现为解决上述问题提供了有效方案，它通过以下方式增强了 LLM 的能力： 注入“上下文”: 利用 Map Reduce 思想，将长文本切片、使用 Embedding 引擎和向量数据库，突破 token 数量限制，为模型提供更丰富的背景信息。 赋予“行动能力”: 集成搜索引擎、数据库、API 等外部工具，让 LLM 能够与外部世界交互，执行更复杂的任务。 以构建 300 页书籍问答机器人为例： 将书籍切分为多个文本块，并利用 Embedding 引擎将其转换为向量。 将向量存储在向量数据库（例如 Pinecone）中。 当用户提问时，将问题转换为向量，并在向量数据库中搜索语义最接近的文本块作为答案。 LangChain 在这一过程中提供了完整的工具集成和逻辑封装，大大简化了开发流程。 03 LangChain 的核心身份：LLM 的增强器和粘合剂 LangChain 扮演着多重角色，其中最重要的是： 让 LLM 拥有上下文和行动能力的首选工具: 通过 Chain、Agent、Memory 等模块，为 LLM 提供了与外部世界交互、获取信息和执行复杂任务的能力。 所有 LLM Ops 工具的粘合剂: LangChain 集成了各种 LLM、Embedding 引擎、向量数据库等工具，并提供统一的接口，方便开发者灵活选择和组合使用。 快速崛起的开源社区: LangChain 拥有庞大且活跃的开源社区，不断贡献新的功能和集成，推动着 LLM 应用开发的发展。 04 面临的挑战：Prompt Ops 的质疑和商业化困境 尽管 LangChain 发展迅速，但也面临着一些挑战： 商业化困境: 作为一个开源项目，LangChain 的商业模式尚不明确，难以吸引大型企业付费使用。 Prompt Ops 的局限性: 过度依赖 Prompt Engineering，可能导致应用逻辑过于复杂，难以维护和扩展。 05 竞争格局：以和为贵，各展神通 LangChain 的竞争对手主要包括 GPT-Index、Microsoft Semantic Kernel、Dust 等。这些工具各有优劣，LangChain 凭借其灵活性和强大的功能，在开发者群体中保持着领先地位。 06 未来展望：Harrison 的雄心壮志 LangChain 创始人 Harrison Chase 并不满足于仅仅做一个开源项目，他希望构建更强大的开发者工具，推动 AI 应用开发的普及。 结语： LangChain 作为 LLM 应用开发领域的先驱者，为开发者们提供了一套强大的工具和框架。尽管面临着一些挑战，但 LangChain 的未来依然充满希望。 参考文献: LangChain 官方文档 LangChain Github LangChain：Model as a Service粘合剂，被ChatGPT插件干掉了吗？
引言：AI 应用开发的新手村
LangChain，一个在2022年10月底横空出世的开源 Python 库，凭借其对大量 LLM 应用开发逻辑和工具的封装，迅速成为了 AI 应用开发领域的热门话题。它就像一位新手村的导师，为初入 AI 应用开发领域的开发者们指明了方向。
01 构建 AI 应用的挑战：不止于调用模型 API
仅仅调用 LLM 的 API 并不能满足构建真正实用 AI 应用的需求。现阶段的 LLM 模型存在两大局限：
02 LangChain 的解决方案：为 LLM 插上“手臂”、注入“上下文”
LangChain 的出现为解决上述问题提供了有效方案，它通过以下方式增强了 LLM 的能力：
以构建 300 页书籍问答机器人为例：
LangChain 在这一过程中提供了完整的工具集成和逻辑封装，大大简化了开发流程。
03 LangChain 的核心身份：LLM 的增强器和粘合剂
LangChain 扮演着多重角色，其中最重要的是：
04 面临的挑战：Prompt Ops 的质疑和商业化困境
尽管 LangChain 发展迅速，但也面临着一些挑战：
05 竞争格局：以和为贵，各展神通
LangChain 的竞争对手主要包括 GPT-Index、Microsoft Semantic Kernel、Dust 等。这些工具各有优劣，LangChain 凭借其灵活性和强大的功能，在开发者群体中保持着领先地位。
06 未来展望：Harrison 的雄心壮志
LangChain 创始人 Harrison Chase 并不满足于仅仅做一个开源项目，他希望构建更强大的开发者工具，推动 AI 应用开发的普及。
结语：
LangChain 作为 LLM 应用开发领域的先驱者，为开发者们提供了一套强大的工具和框架。尽管面临着一些挑战，但 LangChain 的未来依然充满希望。
参考文献: