LangChain介绍
LangChain是一个用于开发基于语言模型的应用程序开发框架。总的来说，LangChain是一个链接面向用户程序和LLM之间的一个中间层。
它在 2023 年 3 月获得了 Benchmark Capital 的 1000 万美元种子轮融资，在近期又拿到了红杉2000-2500万美金的融资，估值已经提升到了2亿美金左右。
(资料图片仅供参考)
LangChain工作流程
本次重点介绍LangChain搭配自有的知识库让LLM发挥更大功能的流程。
在缺少了上下文的情况下，即使是目前公认最顶级的LLM GPT-4也无法回答部分需要特定领域的知识。
而要是想仅用自有知识库来训练出LLMs又是不可能的，这个时候最好的方法就是利用LangChain的模块来改善LLM的使用，通过输入自己的知识库来“定制化”自己的LLM。
Question Answering over specific documents是一个写在LangChain主页的主推功能。翻译过来就是 基于特定文档的问答 。
准备自定义数据
准备好需要LLM学习的内容，它可以是一个纯文本文件或者其他类型的文本（不同类型的文本需要不同的文档加载器）。拆分文档
一般来讲，每个文档都是由复杂长短句、多种语法结合写作而成的。在进行输入之前，就必须对这些文字进行解构处理。对于英文LangChain一般会使用RecursiveCharacterTextSplitter处理。由于中文的复杂性，会使用到jieba等处理工具预处理中文语句。文本嵌入(Embeddings)处理完文本之后，就可以对文本进行嵌入（Embeddings）了。通过调用OpenAI的Embeddings API将文本向量化。在这步处理之后，文本就已经不再是文字，而是以向量化存储的信息。再使用一个开源的Embeddings数据库ChromaDB保存Embeddings数据，就可以达到使用数据长期存储和快速调用。图：将原文本嵌入
使用链（Chain）对矢量数据库进行问答
在拥有了嵌入数据之后，我们就可以利用LangChain的强大链功能来执行我们的问答。这时就可以通过自然语言对于文档内容进行提问了。通过LangChain回答问题/完成任务LangChain可能的应用场景
当前的AI热潮吸引了很多人，而除了ChatGPT这类问答还有New Bing这种搜索服务外，并没有什么可以将LLM商业化的案例。甚至可以说只有New Bing才是目前唯一一个成功的商业化案例。
LangChain为所有人提供了一个新的商业化方案。此前有将LLM导入客服软件中应用的方案，但是由于LLM容易出现事实幻觉而无法实施。同时，将所需内容通过Prompt导入LLM的想法也由于LLM的对话（Context）输入限制而不可能实施。LangChain则通过将数据向量化避免了使用输入限制，从而将所需内容导入LLM进行问答。当下的人工成本逐渐提升，例如淘宝客服等人工密集型产业的成本逐步提升。当前的智能问答距离可用仍有较远的距离。通过已经预训练好的LLM是一个快速降本增效的方案。基于每个产品的数据，可以将数据引入LLM中，让LLM接替客服工作，准确、快速的回答客户的定制化问题，同时语气贴合自然口吻，避免了情绪化工作。基于文档的工作还可以在各类公司培训和智能化文档方面提供作用。很多产品文档随着时间的积累变得越来越复杂，多层跳转也会让人学习起来效率低下且不适。此时基于LangChain就可以将文档重新梳理，输出为大纲类，在使用的时候可以随时通过问答的形式将内容输出。类似于新员工培训和产品说明书等等场景都可以有所应用。这就极大的拓宽了文字类LLM的使用场景。基于LangChain的问答除了直接与人交互的方面外，还可以导入特定领域的知识库，实时更新LLM的内容，让LLM的知识时刻处于最新的状态。依赖于此，LangChain除了可以完成自然语言文档搜索外，还可以基于及时的资源进行快速开发。导入资源后LangChain开发出的网页当前LangChain的局限性
目前，由于整个AI生态还处于一种快速发展期，各类工具和平台还没有完全成熟，因此LangChain的各类链和模块的定制性和功能都还不够强大。对于有高性能场景需求和定制化任务的可能需要自己重新修改。
事实合法性也是未来需要解决的一个痛点。LLM的各类越狱层出不穷。虽然在引入了嵌入之后LLM只会对文档内容进行问答，但是仍然需要有一套额外的监督系统防止出现任何非法的回答。同时当前LangChain还有使用难度较高等问题。目前的各类AI工具都面临着普通用户无法轻松驾驭等等的问题，而LangChain的问题更盛。普通产品或者开发者的上手学习成本较高，使用起来难度很大。这一切都需要社区和商业资本的共同投入才有可能解决。结语
LangChain是当前众多的AGI实验性工具的基石项目。基于链（Chain）的LLM调用思维势必会贯穿未来LLM的发展生态。提前关注AI发展动向，关注LangChain的开发进度，会对未来的AI应用落地有极大的帮助。关键词 :
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