大模型应用开发入门 - 使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能

简介：在人工智能和自然语言处理的快速发展中，如何充分利用现有的工具和框架来提升大语言模型（LLM）的能力成为了技术人员关注的焦点。本文将带你深入了解 LangChain 框架及其插件系统，展示如何通过这些工具来增强 GPT-4 和 ChatGPT 等大语言模型的功能，从而构建更智能、更高效的应用程序。

大模型入门的最后一节！

LangChain 框架概述

LangChain 是一个专为开发基于大语言模型（LLM）的应用程序设计的框架。它提供了一套统一的接口，让开发者能够轻松地与各种 LLM 进行交互，同时集成了多种功能模块，如提示词管理、向量存储、检索等。

主要模块

1. 1. Models（模型）：提供标准接口，支持多种 LLM，如 OpenAI、Hugging Face 等。

2. 2. Prompts（提示词）：管理和优化与 LLM 交互的提示词。

3. 3. Retrieval（检索）：集成向量数据库，支持高效的信息检索。

4. 4. Chains（链）：构建由多个步骤组成的处理流程。

5. 5. Agents（智能体）：自动决策并选择合适工具完成任务。

6. 6. Memory（记忆）：管理应用程序与用户的交互历史，提高上下文理解。

动态提示词

动态提示词是 LangChain 提供的重要功能之一。通过定义模板和变量，开发者可以根据用户输入动态生成适合的提示词，从而引导 LLM 生成更精准的响应。

示例代码

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain import PromptTemplate, LLMChain

# 定义提示词模板
template = """Question: {question}
Let's think step by step.
Answer: """
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")

# 创建链
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

# 提问并获取回答
question = "What is the population of the capital of the country where the Olympic Games were held in 2016?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)输出

输出

Step 1: Identify the country where the Olympic Games were held in 2016.
Answer: The 2016 Olympic Games were held in Brazil.
...
Step 5: Add the results from steps 1 to 4.
1845 + 11070 + 73800 + 369000 = 455715
So, 369 * 1235 = 455,715.

通过在提示词中添加“Let’s think step by step”，模型被引导进行逐步推理，从而提高回答的准确性。

智能体及工具

智能体是 LangChain 的核心功能之一，它能够根据用户的输入自动选择合适的工具来完成任务。这使得应用程序能够执行更复杂的操作，如信息检索、数学计算等。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType

# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 加载所需工具
tools = load_tools(["wikipedia", "llm-math"], llm=llm)

# 初始化智能体
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

# 用户提问
question = "What is the square root of the population of the capital of the Country where the Olympic Games were held in 2016?"
# 智能体运行并给出回答
agent.run(question)

输出案例

Thought: I need to find the country where the Olympic Games were held in 2016 and then find the population of its capital.
Action: Wikipedia
Action Input: "2016 Summer Olympics"
Observation: Page content about the 2016 Summer Olympics in Rio de Janeiro, Brazil.
...
Thought: I have found the population of Brasília.
Action: Calculator
Action Input: Square root of the population of Brasília (population: 3,100,000)
Observation: Answer: 1760
Final Answer: The square root of the population of the capital of the country where the Olympic Games were held in 2016 is approximately 1760.

记忆模块

记忆模块允许 LangChain 应用程序记录和管理与用户的交互历史，从而在对话中保持上下文一致性。这对于构建有连续对话能力的聊天机器人尤为重要。

通过使用 ConversationChain，聊天机器人能够记住之前的对话内容，提供更加连贯和个性化的回答。

from langchain import OpenAI, ConversationChain

# 初始化语言模型
chatbot_llm = OpenAI(model_name='text-ada-001')

# 创建聊天机器人链
chatbot = ConversationChain(llm=chatbot_llm, verbose=True)

# 开始对话
response = chatbot.predict(input='Hello')
print(response)

response = chatbot.predict(input='Can I ask you a question? Are you an AI?')
print(response)

输出

Hello! How can I help you?
Yes, I am an AI.

嵌入功能

嵌入功能使得大语言模型能够有效地处理和搜索海量的文本数据。通过将文本转换为高维向量，模型能够快速检索相关信息，并在回答用户问题时提供准确的上下文支持。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain import OpenAI

# 加载 PDF 文档
loader = PyPDFLoader("ExplorersGuide.pdf")
pages = loader.load_and_split()

# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(pages, embeddings)

# 创建检索问答链
llm = OpenAI()
chain = RetrievalQA.from_llm(llm=llm, retriever=db.as_retriever())

# 用户查询
query = "What is Link's traditional outfit color?"
# 执行查询
answer = chain.run(query)
print(answer)

输出

Link's traditional outfit color is green.

插件系统

插件系统让大语言模型能够与外部工具和服务无缝集成，扩展其原生功能。例如，通过插件，模型可以访问实时数据、执行特定任务或调用外部 API，极大地增强了模型的应用范围和实用性。

使用计算器插件示例

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType

# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4-0613", temperature=0)

# 加载计算器插件
tools = load_tools(["calculator"], llm=llm)

# 初始化智能体
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

# 用户提问
question = "What is 3695 multiplied by 123548?"
# 智能体运行并给出准确计算结果
agent.run(question)

输出

Thought: I need to calculate the product of 3695 and 123548.
Action: calculator
Action Input: 3695 * 123548
Observation: 455209860
Final Answer: 3695 multiplied by 123548 is 455,209,860.

通过集成计算器插件，智能体能够准确地执行数学运算，避免了直接依赖 LLM 进行复杂计算时可能出现的误差。

结论

LangChain 框架及其插件系统为开发者提供了强大的工具，能够有效地扩展大语言模型（LLM）的功能。通过灵活的提示词管理、智能的工具集成以及高效的信息检索机制，开发者可以构建出更加智能、高效且功能丰富的应用程序。然而，随着这些工具和框架的不断发展，开发者也需要持续学习和适应，以充分利用其最新功能和最佳实践。希望本文能为你在 LLM 应用开发的道路上提供有价值的指导，助你构建出卓越的 AI 驱动应用程序。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓