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网站开发文档doc,给wordpress添加引导页,企业网站一年多少钱,jsp网站开发的环境配置《AI Agent智能体开发实践玩转FastGPT 像搭积木一样构建智能体 LLM大语言模型AI Agent开发 智能体性能优化调试部署实施方法书籍 AIAgent智能体开发实践 无规格》【摘要 书评 试读】- 京东图书 LangChain是用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架#xff0c;用于开发由大语言…《AI Agent智能体开发实践玩转FastGPT 像搭积木一样构建智能体 LLM大语言模型AI Agent开发 智能体性能优化调试部署实施方法书籍 AIAgent智能体开发实践 无规格》【摘要 书评 试读】- 京东图书LangChain是用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架用于开发由大语言模型驱动的应用程序特别是AI智能体系统。8.1.1 LangChain的框架架构LangChain提供了一系列工具和接口帮助开发者更高效地构建与大型语言模型交互的应用。LangChain生态可概括为“三层主结构一个辅助平台”包括架构层Architecture、组件层Components、部署层Deployment、辅助平台。1. 架构层1LangChain Core提供Chain、Prompt、Memory、Tool等基础抽象用于快速拼装LLM应用。2LangGraph基于“图”的状态机引擎支持循环、分支、子流程等复杂编排。2. 组件层1Integrations官方与社区维护的大量模型、工具、向量库插件如OpenAI、Anthropic、Pinecone、Google Search等。2langchain-community第三方扩展包集市。3. 部署层LangGraph Platform商业托管LangGraph工作流提供UI、运行管理、API网关等企业级能力。4. 辅助平台LangSmith覆盖开发、测试、部署、监控全生命周期的LLMOps平台可视化追踪每一步Chain与Agent执行。8.1.2 LangChain的基本模块1. 模型抽象层1LLM Chat Model支持与OpenAI、Hugging Face、Azure等多种LLM提供商集成提供统一接口。2Embedding支持文本向量化模型用于语义搜索和相似度计算。模型接口示例from langchain.llms import OpenAI, HuggingFaceHub# OpenAI接口openai_llm OpenAI(model_nametext-davinci-003,temperature0.7,max_tokens256)# HuggingFace接口hf_llm HuggingFaceHub(repo_idgoogle/flan-t5-large,model_kwargs{temperature:0.6})2. 数据连接层1Document Loaders从各种来源PDF、网页、数据库等加载和解析文档。2Text Splitters将长文本分割成适合模型处理的小块。3Vector Stores向量数据库如Chroma、Pinecone用于存储和检索嵌入向量。4Indexes索引结构优化文档检索效率。处理外部知识源示例from langchain.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorloader WebBaseLoader(https://example.com/article)index VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])query 这篇文章的主要内容是什么answer index.query(query)3. 调用链1基础链将多个组件如模型、提示模板、文档检索器组合成工作流。2检索增强生成RAG结合外部知识源如文档和LLM生成答案。3LLMChain最基本的链类型将提示模板和LLM结合。调用链示例from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain#创建单个LLM链qa_chain LLMChain(llmopenai_llm, promptprompt)#创建顺序链overall_chain SimpleSequentialChain(chains[qa_chain, summary_chain],verboseTrue)result overall_chain.run(输入问题)4. 代理系统1工具Tool预定义的功能如搜索引擎、计算器、API调用。2代理执行器根据用户输入动态决定使用哪些工具和链实现复杂决策逻辑。代理系统示例from langchain.agents import load_tools, initialize_agenttools load_tools([serpapi, llm-math], llmopenai_llm)agent initialize_agent(tools,openai_llm,agentzero-shot-react-description,verboseTrue)agent.run(2023年北京的平均气温是多少比上海高多少度)5. 记忆系统支持会话历史存储使应用能够保持对话上下文实现有状态的交互。记忆管理示例from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory ConversationBufferMemory()memory.chat_memory.add_user_message(你好)memory.chat_memory.add_ai_message(你好有什么可以帮你的)#获取历史对话history memory.load_memory_variables({})6. 回调系统监控和记录链或代理的执行过程支持自定义日志、追踪和调试。回调系统示例from langchain.callbacks import FileCallbackHandlerhandler FileCallbackHandler(log.json)chain.run(input_text, callbacks[handler])8.1.3LangChain的基本应用场景LangChain是一个用于构建基于大型语言模型应用的框架它通过模块化设计简化了与大语言模型交互的流程。以下是LangChain的基本应用场景。1. 智能问答系统QA基于特定知识库回答用户问题避免LLM幻觉生成错误信息适用于企业文档、知识库查询等场景。1实现方式通过“文档加载→文本分割→嵌入向量→存储到向量数据库”流程将知识转换为可检索的向量。用户提问时先从数据库中匹配相关文档片段再让LLM基于这些片段生成答案。2示例1企业内部员工查询公司规章制度、产品手册如通过LangChain连接Confluence文档。2客服领域自动回复用户关于产品功能、售后政策的问题如结合客服历史对话库。2. 聊天机器人构建具备上下文理解、多轮对话能力的聊天机器人Chatbots支持个性化交互。1核心能力1维护对话历史通过ConversationBufferMemory等组件存储上下文。2结合外部工具如查询实时天气、预订服务。2示例1电商客服机器人根据用户历史订单推荐商品解答物流问题连接订单数据库。2教育助手辅导学生做题结合教材内容解释知识点检索教材向量库。3. 数据处理与分析让LLM与结构化/非结构化数据交互实现数据提取、分析、可视化等功能。典型场景如下。1数据提取从PDF合同中自动提取甲方、乙方、金额等关键信息结合UnstructuredFileLoader和LLM解析。2SQL生成与查询用户用自然语言提问如“本月销售额前5的产品”LangChain 将其转换为SQL语句查询数据库后返回结果通过SQLDatabaseChain实现。3数据分析报告基于Excel表格数据让LLM生成趋势分析、异常值说明连接Pandas数 据框。4. 自动化工作流构建具备自主决策能力的智能代理Agent自动规划步骤并调用工具完成复杂任务。1工作原理Agent会根据用户目标判断是否需要调用工具如搜索引擎、计算器、API并根据工具返回结果调整下一步行动直至完成任务。2示例1旅行规划用户输入“规划从北京到上海的3天行程”Agent会依次调用“航班查询API→酒店预订接口→景点推荐数据库”生成完整行程。2市场调研自动搜索某行业最新报告、统计数据汇总后生成分析简报调用搜索引擎文档解析工具。5. 文档生成与自动化写作批量生成结构化文档如报告、邮件、合同或基于模板和数据自动填充内容。1实现方式结合LLM的文本生成能力与LangChain的模板工具PromptTemplate输入变量如用户信息、数据指标后生成定制化内容。2示例1周报/月报自动生成从业务系统提取本周数据如销售额、用户增长按固定格式生成报告搭配jinja2模板。2法律文书生成输入合同双方信息、条款细节自动生成符合规范的合同文本确保格式和法律术语准确。6. 代码开发辅助辅助开发者编写、解释、调试代码或连接代码库实现自动化任务。功能如下。1生成代码根据自然语言需求如“写一个Python爬虫爬取豆瓣电影”生成代码片段。2代码解释解析复杂函数或框架逻辑如解释LangChain中Chain的工作原理。3自动化部署调用云服务API如AWS、Docker实现代码部署、容器管理等操作通过Tool组件连接API。7. 多模态应用文本图像/语音结合图像、语音等模态数据扩展LLM的处理能力需搭配多模态模型或工具。示例如下。1图像分析用户上传图片LangChain调用图像识别API如CLIP生成描述再让LLM基于描述回答问题如“这幅图片中的建筑是什么风格”。2语音交互将用户语音转换为文本如调用Whisper API处理后再将答案转换为语音输出连接TTS工具。LangChain的核心价值是“连接LLM与外部世界”通过模块化组件Chains、Agents、Memory、Tools等降低开发门槛让LLM从“通用对话模型”升级为“能解决实际问题的工具”。其应用场景覆盖客服、教育、企业办公、开发等多个领域且可通过自定义组件扩展至更复杂的业务需求。