在这篇博文中，我将详细记录如何开发和集成一个基于**Langchain**的应用，针对这一流行的框架，讲述环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化的过程。
我们将重点关注如何搭建环境以及代码的编写，确保技术栈的一致性，以及如何良好地处理可能的错误和进行性能优化。
### 环境准备
在开始开发之前，我们需确保在正确的环境中进行操作。我选用了**Python 3.8+**和**
在这篇博文中，我们将一同探讨如何搭建和优化一个基于LangChain的Android应用。我们将分步走过环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署的各个环节，让你对整个过程有一个清晰的理解。
## 环境预检
在开始之前，我们需要对开发环境进行一些预检查。这个环节是确保一切顺利进行的基础。首先，我们使用一个四象限图来分析我们的开发环境的兼容性。
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quadr
在今天的博文中，我将详细记录如何进行“LangChain”的部署和应用。LangChain 是一个用于构建语言模型和应用程序的框架，通过它，我们能够轻松地将强大的预训练模型集成到我们的项目中。在接下来的内容中，我会按照环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南的顺序展开，确保每个部分逻辑清晰、内容完整。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境符合运行 LangChain
LangChain中的Tool和ToolkitsLangChain 之所以强大，第一是大模型的推理能力强大，第二则是工具的执行能力强大！孙猴子法力再强，没有金箍棒，也降伏不了妖怪。大模型再能思考，没有工具也不行。LangChain 通过提供一个统一的框架来集成功能的具体实现。在这个框架中，每个功能都被封装成一个工具。每个工具都有自己的输入和输出，以及处理这些输入和生成输出的方法。当代理接收到一个任
LangChain根据功能、用途的不同，提供了大量的Chain链，以下是一些Chain链的使用示例。
原创
2024-06-26 14:38:03
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近年来，随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地将模型能力融入实际应用成为开发者面临的核心挑战。**LangChain
在 Baeldung 上看到了一篇介绍基于 Java + LangChain 开发大语言模型应用的基础入门文章，写的非常不错，非常适合初学者。于是，我抽空翻译了一下。我的公众号应该有很多读者对这方面的知识感兴趣，希望这篇文章能够起到入门的作用。1. 简介在本教程中，我们将详细探讨 LangChain[1]，一个用于开发基于语言模型[2]的应用程序的框架。我们将首先了解语言模型的基础概念，
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）逐渐成为推动科技进步的重要力量。而LangChain，作为一个专为LLM应用开发设计的框架，凭借其模块化和高效性，受到了广泛关注。本文将深入浅出地讲解LangChain中的四个基础组件：PromptTemplate、LLMs、Chain和OutputParser，帮助入门者快速上手
一、模型设计的核心要素问题定义与目标对齐设计前需明确任务类型（分类/生成/聚类）、业务场景及量化指标，避免模型偏离实际需求4。通过数据探索与业务调研确定目标变量，例如金融风控模型需平衡欺诈检测率与误报率48。算法选择与架构优化推理模型崛起：欧洲Mistral AI推出首款推理模型Magistral系列，通过分步逻辑思维优化法律、医疗等专业场景任务12。多模态融合：Ideogram 3.0支持文本生
在本文中，我们将使用 LangChain、Higress 和 Elasticsearch 来构建一个 RAG 应用。
EmbeddChain，这是一个使用LLM构建聊天机器人的框架，可以与各种类型的数据交互，如YouTube视频、PDF、网页、docx文件、文档和Notion笔记
原创
2023-12-23 22:25:28
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简介LangChain是一个开源的应用开发框架。基于该开源框架，我们可以把大模型与各种工具结合从而实现各种功能，比如基本文档的问答，解析网页内容、查询表格数据等。目前支持Python和TypeScript两种编程语言。当前Python框架支持的模型和功能最全面。Modules按照官方wiki的描述，可以将Langchain的支持的功能划分为以下几个模块。Models该模块主要是集成了多个模型。主要
转载
2024-03-07 22:37:28
92阅读
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，题等，资料免费分享！
本文经翻译并二次整理自Enhancing RAG-based application accuracy by constructing and leveraging knowledge graphs一文。LangChain已经将图构建模块的首个版本集成到了其生态之中，今天本文将展示基于知识图谱的RAG应用实战
。本系列合集，点击链接查看图检索增强生成（Graph RAG）正逐渐流行起来，成为传统向
原创
2024-03-20 09:27:38
524阅读
langchain 包装了对于大模型应用开发，常用的一些东西（prompts，language models，output parser）可以方便我们基于大
原创
2023-06-25 10:25:53
380阅读
此情可待成追忆，只是当时已惘然。我们人类会有很多或美好或痛苦的回忆，有的回忆会渐渐模糊，有的回忆午夜梦醒，会浮上心头。然而现在的大语言模型都是没有记忆的，都是无状态的，大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”，天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用都是独立的，完全没有关联。那些聊天机器人看起来有记忆，是因为借助代码的帮助，提供历史消息作为和LLM对话的上
原创
2023-10-22 17:47:58
316阅读
这是基于LangChain的大语言模型应用开发系列的第一篇。
文章内容会参考deeplearning.ai的短课程（https://learn.deeplearning.ai/langchain/），加上其他的资料和个人的理解。
Harrison Chase是谁
Harrison Chase是LangChain的创始人和首席执行官。
在创立LangChain之前，Harrison Chase在Ro
原创
2023-10-18 14:14:36
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另一个常见用例是使用函数进行部分化。这种情况下的用例是，当您知道您希望以常见方式获取变量时。这种情况的一个典型示例是日期这种工作流程中通常更有意义。
在当今人工智能快速发展的背景下，选择合适的工具与框架来满足需求显得至关重要。在多样化的技术选项中，crewai 和 langchain 各自的应用场景与功能相对区别明显。crewai 更加注重于用户体验与交互设计，它通过便捷的界面和流程优化来提升用户满意度。而 langchain 则专注于建立复杂的语言模型和处理自然语言的能力，适用于开发更加智能的对话系统和应用。因此，理解这两者的具体应用场景及区
最近有看到可以利用LangChain+OpenAI的API来实现一个问答系统，上一篇文章：ChatGLM 集成进LangChain工具。既然可以将ChatGLM 集成进LangChain，是不是我们可以在完全不使用OpenAI的情况下来是实现一个私有化的本地知识库问答系统的搭建呢？本文将介绍一种可行的方案。步骤ChatGLM集成进LangChain工具生成Embedding切分文本参照Text S
