LangChain 與 AI
LangChain 為開發人員提供許多潛在優勢，對於涉及 LLM 的應用特別有幫助。它的模組化設計能提升程式碼複用性，以及縮短開發時間，實現快速原型設計和疊代。分散式架構也能有效率地處理大量語言資料，確保高可用性和擴充性。
另外，LangChain 提供一致的介面，方便您與 LLM 互動，可簡化 API 管理流程。這個經過簡化的介面能讓開發人員專心建構應用程式，不必因為基礎架構問題而無法脫身。
LangChain 的運作方式
LangChain 的運作方式是將不同元件「串聯」在一起，為 LLM 輔助應用程式建立連貫一致的工作流程。這種模組化做法可將複雜的語言型 AI 系統，拆解成可重複使用的組件。使用者提交查詢後，LangChain 會透過一系列步驟處理輸入內容。
舉例來說，典型的工作流程可能包含以下步驟：
- 接收使用者的查詢。
- 處理查詢，可能會進行轉換，或使用查詢內容從外部資料來源搜尋相關資訊。
- 擷取必要資料，可能需要連線至資料庫、API 或其他存放區。LangChain 提供多種文件載入器，可整合來自多個來源的資料。
- 將擷取的資訊連同原始查詢傳給 LLM。
- LLM 會根據提供的脈絡資訊和使用者的輸入內容生成回覆。
- 系統隨後便會將生成的回覆傳回給使用者。
透過這種串聯做法，開發人員可定義應用程式處理使用者要求並建立回覆時，應採取的一連串動作。LangChain 將這些步驟簡化為不同元件，讓您輕鬆建構需要與 LLM 或外部資源多次互動的應用程式。此外，這個框架也提供多種使用不同 LLM 的方式，讓開發人員能根據特定應用需求自由選擇最合適的模型。
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LangChain 的主要功能/特色
LangChain 提供一系列可促進 LLM 輔助應用程式開發的功能。這些功能是以核心概念為主軸設計而成，可協助管理與模型的互動、連結資料，以及自動調度並管理複雜的作業流程。
資料連結和檢索
- 靈活整合資料：完美整合結構化資料庫、非結構化文字等各種資料來源，能提供全方位的語言理解和分析體驗。
- 有效檢索和快取資料：透過高效率的資料檢索和快取機制，確保能快速存取語言資料，並將模型推論時的延遲情況降至最低。
鏈結
- 支援多重鏈結：可在單一執行鏈結中同時執行多個語言模型，提升協作與協調效率。
- 靈活有彈性的鏈結拓撲：協助使用者設定鏈結中的語言模型排列方式並進行最佳化調整，實現高效率執行與最佳資源分配的目標。
代理程式
- 多代理程式溝通與互動：LangChain 支援建立及部署多種語言理解代理，能讓不同的模型進行複雜的協作和協調。
- 集中式代理協調：提供集中化的語言理解代理協調與監督功能，確保您能在多代理系統內有效率地分配工作和管理資源。
記憶體
- 可擴充的外部記憶體：整合自訂外部記憶體模組，讓使用者依據特定需求擴充及自訂記憶體管理功能。
- 自動調整的脈絡資訊分配：LangChain 運用可自動調整的演算法來分配記憶體，讓資源的使用發揮最佳成效，並確保系統以有效率的方式儲存和檢索脈絡資訊。
LangChain 的應用與範例
LangChain 十分靈活有彈性且採用模組化架構，因此適用於在不同領域建構各種 LLM 輔助應用程式。常見的應用方式和範例如下：
聊天機器人與對話式代理
聊天機器人與對話式代理
打造精密的聊天機器人，能整合 LLM、個人化記憶和外部知識，持續考量相關脈絡、回答問題，並透過自然語言對話互動。
問題回答系統
問題回答系統
建立可從特定文件或知識庫擷取資訊，並根據相關脈絡提供準確答案的系統。
文件摘要
文件摘要
開發可自動為長篇文字 (例如文章、報告或電子郵件) 生成簡短摘要的工具。
資料分析與擷取
資料分析與擷取
建構能與結構化或非結構化資料來源互動的應用程式，根據自然語言查詢擷取、分析資訊及提供摘要。
協助瞭解程式碼及提供輔助功能
協助瞭解程式碼及提供輔助功能
能讓企業開發相關工具，協助開發人員瞭解程式碼、生成程式碼片段或偵錯。
檢索增強生成 (RAG)
檢索增強生成 (RAG)
實作系統，擷取相關外部資料來補強 LLM 可用的資訊，進而生成更新、更準確的回覆。
相關產品和服務
Vertex AI 與 Langchain 相互整合 (後者是一種可用來建構生成式 AI 應用程式的架構)，方便您在 Langchain 工作流程中，輕鬆使用 Vertex AI 的預先訓練模型。
其他連結和資源
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