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news 2025/9/18 12:59:18

医院网站建设趋势,企业形象网站开发业务范畴,phpcms仿行业网站,网站制作用什么编程LangChain 入门指南：从零开始构建大语言模型应用 1. 什么是 LangChain？ LangChain 是一个强大的开源框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型（LLM，如 GPT-4、Claude、Llama 等）的应用程序。它提供了丰…

LangChain 入门指南：从零开始构建大语言模型应用

1. 什么是 LangChain？

LangChain 是一个强大的开源框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型（LLM，如 GPT-4、Claude、Llama 等）的应用程序。它提供了丰富的工具和模块，让开发者可以轻松实现：
✅ 智能问答（RAG）
✅ 自动化工作流
✅ 聊天机器人
✅ 代码分析与生成
✅ 数据增强检索

LangChain 的核心优势在于 模块化设计，开发者可以像搭积木一样组合不同功能，而无需从头编写复杂逻辑。

2. 核心概念

（1）Models（模型）

LangChain 支持多种 LLM，包括：

OpenAI（GPT-3.5/4）
Anthropic（Claude）
HuggingFace（Llama 2）
本地部署模型

示例：调用 OpenAI 模型

from langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.7)
response = llm("请用一句话解释量子计算")
print(response)

（2）Prompts（提示词）

通过模板动态生成提示词，提高可控性：

from langchain.prompts import PromptTemplateprompt = PromptTemplate(input_variables=["topic"],template="请用通俗语言解释：{topic}"
)
result = prompt.format(topic="区块链")
print(result)  # 输出：请用通俗语言解释：区块链

（3）Chains（链）

将多个步骤组合成工作流：

from langchain.chains import LLMChainchain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
print(chain.run("人工智能"))  # 输出解释

（4）Memory（记忆）

让 LLM 记住对话历史（适合聊天机器人）：

from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "你好！我是AI助手"})
print(memory.load_memory_variables({}))  # 查看记忆

（5）Agents（智能代理）

让 LLM 自动调用工具（如搜索、计算、API）：

from langchain.agents import load_tools, initialize_agenttools = load_tools(["serpapi"])  # 加载Google搜索工具
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
agent.run("2025年世界杯在哪里举办？")  # 自动搜索并返回答案

3. 实战案例：搭建知识库问答系统

步骤 1：加载文档

from langchain.document_loaders import WebBaseLoaderloader = WebBaseLoader("https://example.com/article")
documents = loader.load()

步骤 2：文本分块

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittersplitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = splitter.split_documents(documents)

步骤 3：向量存储与检索

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISSembeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = db.as_retriever()

步骤 4：问答链

from langchain.chains import RetrievalQAqa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,chain_type="stuff",retriever=retriever
)
result = qa_chain.run("文章主要讲了什么？")
print(result)

4. 为什么选择 LangChain？

场景	传统方法痛点	LangChain 解决方案
文档问答	手动处理文本、低效	自动分块、语义检索
多工具协作	代码臃肿难维护	Agent 自动调度工具
长期对话	无法记忆历史	Memory 模块持久化上下文