LangChain

强大的生成式人工智能（LLM）技术正在引领一场变革，为开发者提供了构建先前难以实现的应用程序的可能性。然而，仅依靠这些单一的人工智能模型通常无法充分发挥其潜力——只有当它们与其他计算资源或知识库相整合时，才能真正释放出强大功能。

LangChain是一个专为开发由语言模型驱动的应用而设计的框架，它让开发者能够轻松地将语言处理技术与各种数据源连接起来，并使其能在实际环境中进行互动。此平台旨在通过六个关键领域来辅助开发工作，按复杂度逐步推进：

• 📄 LLMs 和指令：这涵盖了指令的管理与优化，面向各类LLM的一致性用户界面，以及一系列通用工具以应对LLM的需求。
• 🔗 链不仅限于单一的人工智能语言模型（LLM）查询，而是一系列调用过程，可以针对一个或多个不同功能模块进行操作。LangChain 为这些链条提供了统一的操作界面，并实现了与众多工具的强大集成能力，同时还支持构建涵盖广泛应用场景的端到端链条系统。
• 📚 数据增强生成技术：此技术包含一种特殊的链条机制，该机制先从外部数据库或信息来源采集所需的数据，然后利用这些数据进行内容生成过程。例如，它可用于长篇文档的摘要制作以及针对特定数据集的问题解答任务。
• 🤖智能助手：代理通过让大语言模型（LLM）做出决策来确定应执行哪些操作、采取相应行动并随后查看观察结果；此过程将反复进行直至任务完成。LangChain为此类代理提供了一个标准化接口，多种可供选择的代理实例以及端到端的实现案例。
• 🧠 Memory: 记忆是在链/代理交互过程中保持持续状态的概念。LangChain 设计了记忆的标准接口，并提供了一系列的记忆实现方案，同时还给出了如何在链/代理中应用这些记忆实例的例子。
• 🔍 评价：[Beta版本] 像所有生成模型一样，它们通常难以通过传统的评测标准来进行衡量。一种创新的评估方式是利用语言模型自身来进行考核，而LangChain为此提供了一系列预设指令和流程以支持这一方法。