Langchain简介：AI驱动的语言建模' data-gatsby-head =' true”/> 
- Lisa Kudrow原创
- 2025-02-08 11:39:09293浏览
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Langchain：革新AI驱动的语言应用
- 更深入地深入研究兰链：
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Langchain的模块化设计使其成为创建AI驱动语言应用程序（包括机器学习项目）的多功能框架。 它在Python和JavaScript中可用，由各种规模的企业使用，从全球公司到个人开发人员。 它的力量在于其独特的特征，从而可以创建反映人类语言处理的应用程序。 Langchain简化了生成AI接口的开发，简化了NLP工具的使用并组织数据以便于访问。 从构建基于文档的问答系统到创建聊天机器人和代理商，Langchain是现代AI中的游戏规则。
核心兰格链特征：
>兰链的主要特征包括：
模型I/O
检索
链接口 内存
代理
- >回调
- 这些功能共同构建与人工神经网络相匹配的AI应用程序，以AGI为目标。
- >模型I/O和检索：
- >
这些基础特征启用：-
与各种语言模型的无缝集成
与外部数据源的无缝集成
- 基于神经网络的AI应用程序的增强功能。
- 模型I/O管理提示，提供了通用语言模型的通用接口并从输出中提取信息。 检索提供了模型训练集之外的用户特定数据的访问，从而促进了检索增强发电（RAG）。 RAG使用外部数据源来用于总结长文本或基于特定数据回答问题的任务。 。
链接口和内存：
>>效率和可伸缩性至关重要。 Langchain的链接口和内存功能通过管理信息流和数据存储来帮助开发人员利用深度学习技术来构建高效且可扩展的应用程序。 链接口设计用于需要链接方法，处理结构化和非结构化数据的应用程序。 内存持续存在链/代理调用之间的状态，存储已处理的信息（对聊天应用程序至关重要）。>
>代理和回调：> Langchain的代理和回调提供了灵活性和自定义。 代理商决定行动，执行它们，观察结果并重复直到完成。 回调集成了LLM应用程序的多个阶段，处理结构化和非结构化数据。 安装和部署：
>兰链的安装取决于所选的语言。 将PIP用于Python（Python文档中的说明）和NPM用于JavaScript（NPM文档中的说明）。 JavaScript版本支持各种平台，包括Node.js，CloudFlare Workers，Vercel/Next.js，Supabase Edge功能，Web浏览器和DENO。
>兰链表达语言（lcel）：>
> lcel提供：链接构建的声明性方法。 支持流媒体，批处理和异步操作。
>与核心组件互动的简单方法。
- 序列多语言模型调用的能力。
- > lcel简化了链的创建，简化了编码并促进了强大的AI应用程序的创建。 Langchain老师提供互动LCEL教程。
- 现实世界的应用程序和示例：
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Langchain的多功能性在其不同的应用中很明显：
>
Q＆A Systems
数据分析 >代码理解
聊天机器人
- 摘要
- 这些应用程序涵盖了各种行业，利用NLP技术来实现有效解决方案。 示例包括客户支持聊天机器人，数据分析工具和个人助理。
- > 通过Langsmith的调试和优化：
- > langsmith协助开发人员调试和优化Langchain应用程序。它有助于：
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- 实现生产准备就绪。
- 获得及时的可见性。
- 识别和解决问题。
- 优化应用程序性能。
Langchain的未来：
>Langchain的未来是光明的，具有持续的技术进步，整合和社区贡献。 预期的进步包括增加能力，视觉语言整合和跨学科应用。 解决偏见，隐私和安全等潜在风险至关重要。 摘要： Langchain正在彻底改变AI驱动的语言建模，为简化的AI应用程序开发提供了模块化框架。 它的多功能功能，无缝集成和积极的社区位置，以解锁AI驱动语言应用的全部潜力，塑造AI的未来以及我们与数字世界的互动方式。
常见问题（常见问题解答）：>>> langchain用于什么是？
langchain帮助开发人员构建由语言模型供电的AI应用程序，简化数据组织并使LLMS能够生成上下文感知的响应。 - > Langchain的概念是什么？
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> Langchain和LLM？
langchain之间有什么区别，提供了更广泛的功能，包括通用LLM接口，提示管理和长期内存，而LLMS则专注于创建较低链的链条水平记忆。
以上是Langchain简介：AI驱动的语言建模' data-gatsby-head =' true”/>