LangChain

大(dà)語言模型（LLM）正在成爲一(yī)種變革性技術，現暗使開(kāi)發人員(yuán)能夠構建以前無法構建的應用程厭雨序。但是，單獨使用這些LLM通常不足以創建一(yī)個那多真正強大(dà)的應用程序——當你可以将它們與其他計算或知(zhī為一)識來源相結合時，便可能實現其真正的能力。

LangChain是一(yī)個用于開(kāi)的這發由語言模型驅動的應用程序的框架，允許開(kāi)發人員(y器通uán)将語言模型連接到其他數據源并與其環境相交土街互。LangChain旨在幫助開(kāi)發者在學明以下(xià)六個主要領域，按照複雜(zá)性遞增的順序：

• ?? LLMs and Prompts: 這包括提示管理、提示友章優化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于處理 L哥業LM 的通用實用程序。
• ?? Chains: 鏈不僅僅是單個 LLM 調用，而是微湖調用序列（無論是對 LLM 還是對不同的音師實用程序）。 LangChain 爲鏈提供标準接口、與其他工(gōng)具的快外大(dà)量集成以及用于常見應用程序的端到端鏈。
• ?? Data Augmented Gene匠廠ration: 數據增強生(shēng)成涉及特中外定類型的鏈，這些鏈首先與外(wài)部數據源交互以獲取下火數據以用于生(shēng)成步驟。 這方面的例子包括光醫對長文本的總結和對特定數據源的問答。
• ?? Agents: 代理涉及 LLM 做出關于采取哪些行動的決定，采取該房紙行動，看到一(yī)個觀察，并重複直到完成。LangChain 票問爲代理提供了一(yī)個标準接口，可供選擇的代理選擇，以秒店及端到端代理的示例。
• ?? Memory: 内存是鏈/代理調用之間持久狀态的年子概念。 LangChain 提供了内存的标準接鐘區口、内存實現的集合以及使用内存的鏈/代理的生開示例。
• ?? Evaluation: [BE愛民TA] 衆所周知(zhī)，生(shēng)成模型很難用傳統司看指标進行評估。 評估它們的一(yī)種新方法是使用語言模型本身進行評估，會雨LangChain 提供了一(yī)些提示多刀/鏈來協助這一(yī)點。