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如何玩转生成式RAG工具LangChain，轻松构建应用程序？看这一篇就够了！

news 2024/11/15 21:56:32

前言

想象一下，拥有一种超凡的能力，让我们能够对任何问题或提示做出高度人性化且精准的回应。这不仅仅是凭空想象，而是通过访问庞大的外部知识库，确保信息的准确性和相关性。这种能力的背后正是RAG（Retrieval-augmented Generation，即检索增强生成）技术的力量。RAG 正在彻底颠覆自然语言处理（NLP）和生成式人工智能的应用场景。它将生成模型的创造力与精准的数据检索相结合，形成一个能够提供信息丰富且高度符合上下文的响应系统。

RAG 的独特之处在于它并不依赖单一的数据源，而是通过智能检索，从外部数据库、文档、网络资源等多种来源中提取相关信息，并将这些信息与生成模型无缝融合。这样生成的回应不仅仅是随机的文本，而是基于实际数据的、有理有据的答案。这种方法极大地提升了生成式 AI 的实用性，使其在复杂应用场景中如虎添翼。

在这篇文章中，我们将深入探讨一些领先的 RAG 工具和库，它们在不同的应用场景中展现了强大的能力。具体而言，我们将探讨著名的 RAG 解决方案 - LangChain ，通过此工具，我们将会看到 RAG 如何将自然语言处理提升到一个新的高度，为各类问题提供精准且富有洞察力的回答。

一、什么是LangChain？

LangChain 是一个开源的 Python 库和生态系统，被公认为使用大型语言模型(LLM)开发应用程序的顶尖框架。它将模块化和高度可扩展的架构与高级应用接口完美融合，尤其擅长构建检索增强生成（Retrieval Augmented Generation,RAG）系统。

作为大模型领域的一个核心工具，LangChain 旨在助力开发人员将人工智能与机器学习融入软件应用，以实现AI在各行业的落地应用。作为大型语言模型（LLM）的核心驱动力量，LangChain 的关键优势在于能够将 LLM 与外部数据源和组件无缝集成，充分发挥LLM在自然语言处理(NLP)领域的强大功能。

在 LangChain 的生态系统中，开发人员可以将顶尖 LLM 如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4.x 与多种异构数据源对接，包括结构化数据（关系型/NoSQL数据库）、非结构化数据（文档、网页等）、以及外部 API 等。LangChain 提供了丰富的数据加载器和包装器，支持高效地加载和预处理各种格式的数据，将专业领域知识注入 LLM 模型，从而大幅提升AI应用的输出准确性和针对性。

图：基于 LangChain 的聊天式对话系统

LangChain的目标是为 LLM赋能，打造真正智能化的NLP应用程序。通过集成专业知识库，LangChain支持开发人员构建功能强大且可靠的检索增强生成(RAG)系统，在诸如问答系统、智能写作、信息提取等任务中展现 LLM 的独特优势。与此同时，LangChain。还内置了多种预置任务链，如分析链、总结链、对话链等，开发者可以根据需求自由组合这些模块，快速构建复杂的工作流程。

二、LangChain的核心特性

在众多可用的框架中，LangChain 凭借其强大的功能脱颖而出，成为开发由语言模型驱动的应用程序的理想工具。在这篇博客文章中，我将分享一些帮助我学习和部署 LangChain 的宝贵资源。我们将深入探索 LangChain 的强大能力，以及它为开发人员和企业带来的多方面优势。

1.上下文感知与推理能力

LangChain 赋予开发人员创建上下文感知应用程序的能力，这些应用程序能够将语言模型与多种上下文源连接起来，如提示指令、示例集和内容基础。这意味着应用程序可以根据所提供的上下文进行智能分析和响应，提供更加准确和贴合场景的输出。此外，LangChain 还允许应用程序利用语言模型进行推理和决策，增强其做出明智选择和采取适当行动的能力。

这种上下文感知功能尤其适用于需要复杂推理和动态决策的应用场景。例如，在客户服务中，LangChain 可以帮助构建能够理解用户输入背景并提供个性化建议的聊天机器人。在数据分析领域，它可以支持根据实时数据变化调整分析模型的系统。

2.模块化组件与链条模版

LangChain 的另一个显著优势在于其模块化设计。框架内的模块化组件为处理语言模型提供了抽象，每个抽象都配备了一套可供选择的实现方案。无论你是采用完整的 LangChain 框架，还是只使用其中的一部分组件，这些模块都设计得高度灵活且易于集成。

这种灵活性使得开发人员能够轻松地定制现有的链条（chain）并构建新的链条，从而满足特定的应用需求。此外，LangChain 还提供了一系列预构建的现成链条，这些链条由结构化的组件构成，旨在完成特定的高级任务。对于那些希望快速启动项目的开发者来说，这些现成链条提供了简单而高效的解决方案。对于更复杂的应用场景，模块化组件则提供了广泛的定制选项，使开发者能够根据特定需求调整链条的功能。

3.广泛的应用场景与多功能框架

LangChain 的设计使其能够适应各种用例，从简单的文本生成到复杂的任务自动化，使其成为开发语言模型应用程序的多功能框架。无论是用于自然语言处理、自动化任务，还是在更广泛的人工智能应用中，LangChain 都能提供强大的支持。

4.丰富的生态系统与资源支持

LangChain 的成功不仅在于其核心功能，还在于其丰富的工具和集成生态系统，这些工具和集成扩展了 LangChain 的能力。开发人员可以探索并利用不断扩展的集成和依赖库，这些库与 LangChain 深度集成，进一步增强了其功能。此外，LangChain 拥有一个充满活力的社区，提供了丰富的学习资源和支持。你可以找到大量的 YouTube 教程，深入了解如何使用和优化 LangChain，或者浏览社区汇编的优秀 LangChain 项目画廊，以获取灵感和实践经验。

三、如何基于LangChain构建应用程序？

作为一个灵活且强大的框架，LangChain 旨在助力开发者构建基于大型语言模型（LLM）的智能应用程序。尽管 LLM 展现出令人惊叹的自然语言处理能力，但要将其成功应用于实际场景，仍需要经过精心设计和优化。LangChain 正是为此而生，为开发者提供了一整套流程化、模块化的解决方案，指导他们高效地开发出符合特定需求的 LLM 应用。

1.明确应用需求

通常而言，开发者需要首先明确定义应用的目标用例，包括其功能范围、所需集成的外部数据源和服务、对 LLM 能力的具体要求等。只有充分理解需求，才能有的放矢地设计和开发。在这一阶段，开发者还需要评估应用的复杂程度，制定合理的技术路线和里程碑计划。

2.构建应用功能

完成上一步后，接下来是构建应用的核心功能。在 LangChain 中，开发者可以灵活地使用提示工程（Prompting）来赋予 LLM 所需的任务能力，如问答、总结、分类等。LangChain 内置了丰富的基础 Prompt 模板，也支持定制各类高级 Prompt ，从而最大限度发挥 LLM 的潜能。此外，LangChain 还提供了多种预置的任务链（Chain），开发者可以根据需求自由组合这些模块，快速构建出复杂的工作流程。

3.自定义调整

除了 Prompting 和预置链，LangChain 还允许开发者深度定制应用的各个环节。通过模块化设计，开发者可以根据需求自由组合不同的数据源、向量存储引擎、索引机制等模块，打造出完全契合用例的定制系统。此外，LangChain 还支持对 LLM 模型本身进行微调（Fine-tuning），以进一步提升其在特定领域的推理和生成能力，提高应用的准确性和相关性。

4.数据处理

当 LLM 与外部数据源对接时，数据清理和安全保护也是不可或缺的一环。LangChain 内置了多种数据预处理工具，支持高效清洗和结构化非结构化数据,确保输入 LLM 的数据干净、完整、准确。同时，LangChain 也提供了一系列加密、脱敏、访问控制等安全功能，最大限度防范敏感数据泄露的风险。

5.测试验证

完成上述的一系列操作步骤后，最后，我们需要对结果进行把关，测试是保证应用质量的关键。LangChain 集成了诸如单元测试、集成测试等常用测试框架，方便开发者全方位验证应用的正确性和稳定性。由于 LLM 输出存在一定的不确定性，开发者需要特别关注应用的一致性、公平性等因素，以免出现偏差或歧视。此外，定期进行压力测试、准确性评估等也是保证应用高效运行的重要手段。

四、使用LangChain构建问题回答应用程序

经过前面的简要介绍，我们对 LangChain 这一强大的框架有了初步的理解。现在，让我们动手实践，通过五个简单的步骤使用 LangChain 构建一个实用的问答应用程序，以体验其强大的功能和灵活的扩展性。

1.设置环境

在动手构建基于 LangChain 的应用之前，我们首先需要正确地设置开发环境。这是确保后续开发流程顺利进行的重要基础。由于 LangChain 是用 Python 编写的，因此我们需要先确保工作环境中已经安装了 Python 解释器及其附带的包管理工具 pip。我们可以使用 pip 安装 LangChain 库，具体如下：

pip install langchain

同时，若我们使用 OpenAI 的语言模型，则，需还需要安装 OpenAI SDK，具体可参考：

pip install openai

2.配置环境变量

接下来，需要登录 OpenAI 帐户。导航到帐户设置>查看 API 密钥。生成一个密钥并复制，然后在自定义的 Python 脚本中，使用 os 模块并点击环境变量字典os.environ。将“OPENAI_API_KEY”设置为我们刚刚复制的秘密 API 密钥，具体示例代码可参考如下所示：

import os

设置 OpenAI API 密钥

os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = “ xx xx-xxxx_api_key” # 替换为你的实际密钥

导入OpenAI库

import openai

使用OpenAI API

response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt="Hello, world!",max_tokens=1024,n=1,stop=None,temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text.strip())

3.使用LangChain进行简单的LLM调用

LangChain 中的 OpenAI 类提供了一个简洁的接口，允许我们轻松连接和调用 OpenAI 的各种语言模型服务。

接下来，我们需要实例化一个 OpenAI 对象,并指定我们想要使用的具体模型。OpenAI 目前提供了多个版本的 GPT 模型,每个模型在性能、能力和计算成本上都有所不同。在本例中，我们将使用 text-davinci-003 模型，这是一个相对新的大型模型，在多项任务上表现出色，具体配置如下所示：

从 langchain.llms 模块中导入 OpenAI 类

from langchain.llms import OpenAI

创建一个 OpenAI 语言模型 (LLM) 对象，指定使用 “text-davinci-003” 模型

llm = OpenAI(model_name=”text-davinci-003”)

创建LLM 实例后，我们便可以开始与之进行交互了。LangChain 提供了多种方式来构建交互，最直接的一种是直接向模型发送一个字符串作为输入，并获取模型的响应。

4.创建 Prompt 模版

有的时候单一的提问对于初学者来说效果显著，但当我们试图策划学习编程语言和技术堆栈的资源列表时，很快就会发现它变得重复且效率低下。这时候，提示模板（Prompt Template）就能发挥其强大的作用。通过提示模板，你可以创建一个可以根据一个或多个输入变量进行格式化的灵活模板，从而自动生成定制化的内容。

提示模板的概念非常直观。你可以预定义一个模板，然后根据特定的需求，将变量注入其中，生成与上下文相关的输出。例如，当我们希望获取学习某种技术堆栈的顶级资源时，模板可以帮助我们快速生成所需的问询内容，而不必每次都手动编写。

让我们来看一个简单的例子：我们可以创建一个模板，用来获取学习任何技术堆栈的前k个资源。在这个例子中，我们使用了 k 和 this 作为输入变量。这两个变量将分别代表资源的数量和技术堆栈的名称。

from langchain import PromptTemplate

定义模板字符串

template = “What are the top {k} resources to learn {this} in 2023?”

创建 PromptTemplate 对象，指定模板和输入变量

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=[‘k’, ‘this’])

在这个示例中，模板字符串template 定义了我们想要生成的问句，其中 {k} 和 {this} 是占位符，将由实际输入值替换。通过 PromptTemplate 类，我们可以轻松地将这些占位符与具体的值关联起来，以生成最终的问询内容。

这种方法的优势在于其灵活性和可扩展性。我们可以根据不同的需求定义各种模板，例如获取学习不同编程语言、框架或工具的资源列表。而且，随着模板的增加和改进，能够快速生成高度相关且多样化的内容。这不仅提升了内容生成的效率，也为构建复杂应用程序奠定了基础。

5.运行LLM Chain

通过前面的步骤，我们已经成功初始化了一个大型语言模型（LLM）实例和一个可重用的提示模板（Prompt Template）。现在，让我们进一步将它们集成到LangChain 提供的 LLMChain 中，从而获得更高的灵活性和复用性。

LLMChain 是 LangChain 中的一个核心概念，将 LLM 和 Prompt 模板紧密结合，形成一个可调用的链式对象。通过对 LLMChain 的调用，我们可以自动完成对 LLM 的输入构建（使用 Prompt）和输出处理等流程。这种模块化的设计大大简化了开发人员的工作，使我们能更专注于应用程序的业务逻辑。具体可参考如下：

从 langchain 库中导入 LLMChain 类

from langchain import LLMChain

初始化 OpenAI 的语言模型（LLM），指定使用 “text-davinci-003” 模型

llm = OpenAI(model_name=”text-davinci-003”)

定义一个提示模板（Prompt Template），模板中包含两个变量 {k} 和 {this}

template = “我有{k}个问题,{this}。”

使用 PromptTemplate 类创建一个提示模板对象，

传入模板字符串和对应的输入变量 ‘k’ 和 ‘this’

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=[‘k’, ‘this’])

创建一个 LLMChain 对象，将前面定义的语言模型 (llm) 和提示模板 (prompt) 作为输入

LLMChain 将负责在给定提示模板的情况下，利用语言模型生成响应

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)