入门指南
在这里,您将找到针对“我该如何……?”这类问题的答案。 这些指南是目标导向且具体明确的;它们旨在帮助您完成特定任务。 如需概念性解释,请参阅概念指南。 如需端到端的完整教程,请参阅教程。 如需了解每个类和函数的全面描述,请参阅API 参考。
安装
核心功能
这突显了使用LangChain的核心功能。
组件
这些是您在构建应用程序时可以使用的核心组件。
聊天模型
聊天模型 是一种新型的语言模型,能够接收消息并输出消息。 有关如何从特定提供商开始使用聊天模型的详细信息,请参见 支持的集成。
- 如何:执行函数/工具调用
- 如何:让模型返回结构化输出
- 如何:缓存模型响应
- 如何:获取日志概率
- 如何:创建自定义聊天模型类
- 如何:流式返回响应
- 如何:跟踪令牌使用情况
- 如何:跨提供商跟踪响应元数据
- 如何:使用聊天模型调用工具
- 如何:流式调用工具
- 如何处理速率限制
- 如何:少量示例提示工具行为
- 如何:绑定特定模型的格式化工具
- 如何:强制调用特定工具
- 如何:使用本地模型
- 如何操作:一行代码初始化任意模型
- 如何:将多模态数据直接传递给模型
消息
消息 是聊天模型的输入和输出。它们包含一些 content 和一个 role,用于描述消息的来源。
提示模板
提示模板 负责将用户输入格式化为可以传递给语言模型的格式。
示例选择器
示例选择器 负责选择正确的少量示例传递给提示。
LLMs
LangChain 所称的 LLMs 是较早版本的语言模型,它们接收一个字符串并输出一个字符串。
输出解析器
输出解析器 负责将大型语言模型的输出解析为更结构化的格式。
- 如何:从消息对象中解析文本
- 如何:使用输出解析器将 LLM 响应解析为结构化格式
- 如何:解析 JSON 输出
- 如何:解析 XML 输出
- 如何:解析 YAML 输出
- 如何:在输出解析错误时重试
- 如何:尝试修复输出解析中的错误
- 如何:编写自定义输出解析器类
文档加载器
文档加载器 负责从各种来源加载文档。
- 如何:加载 PDF 文件
- 如何:加载网页
- 如何:加载CSV数据
- 如何:从目录加载数据
- 如何:加载 HTML 数据
- 如何:加载 JSON 数据
- 如何:加载 Markdown 数据
- 如何:加载 Microsoft Office 数据
- 如何:编写自定义文档加载器
文本拆分器
文本分割器 将文档拆分为可用于检索的块。
嵌入模型
嵌入模型 将一段文本转换为数值表示。 有关如何从特定提供商开始使用嵌入模型的详细信息,请参阅 支持的集成。
向量存储
向量存储 是能够高效存储和检索嵌入的数据库。 有关如何从特定提供商开始使用向量存储的详细信息,请参阅 支持的集成。
检索器
检索器 负责接收查询并返回相关文档。
- 如何:使用向量存储检索数据
- 如何:生成多个查询以检索数据
- 如何:使用上下文压缩来压缩检索到的数据
- 如何:编写自定义检索器类
- 如何:向检索结果添加相似度得分
- 如何:合并多个检索器的结果
- 如何:重新排序检索结果以缓解“中间丢失”效应
- 如何:为每个文档生成多个嵌入
- 如何:获取片段对应的完整文档
- 如何:生成元数据过滤器
- 如何:创建一个时间加权检索器
- 如何:使用混合向量与关键词检索
索引
索引是保持向量存储与底层数据源同步的过程。
工具
LangChain 工具 包含工具的描述(用于传递给语言模型)以及要调用函数的实现。有关预构建工具的列表,请参阅 此处。
- 如何:创建工具
- 如何使用内置工具和工具包
- 如何:使用聊天模型调用工具
- 如何:将工具输出传递给聊天模型
- 如何:向工具传递运行时值
- 如何:为工具添加人工介入环节
- 如何处理工具错误
- 如何:强制模型调用工具
- 如何:禁用并行工具调用
- 如何:从工具中访问
RunnableConfig - 如何:从工具流式传输事件
- 如何:从工具返回产物
- 如何:将可运行对象转换为工具
- 如何:为模型添加临时工具调用功能
- 如何:在运行时传入密钥
多模态
代理
有关代理的详细操操作指南,请参阅 LangGraph 文档。
回调
回调 允许您在大型语言模型应用程序执行的各个阶段插入自定义逻辑。
自定义
LangChain 的所有组件都可以轻松扩展,以支持您自己的版本。
- 如何:创建自定义聊天模型类
- 如何:创建自定义LLM类
- 如何:创建自定义嵌入类
- 如何:编写自定义检索器类
- 如何:编写自定义文档加载器
- 如何:编写自定义输出解析器类
- 如何:创建自定义回调处理器
- 如何:定义自定义工具
- 如何:分发自定义回调事件
序列化
应用场景
这些指南涵盖了特定用例的详细信息。
RAG问答
检索增强生成(RAG)是一种将大型语言模型(LLM)与外部数据源连接起来的方法。 有关RAG的高级教程,请查看 此指南。
提取
提取是指您使用大型语言模型从非结构化文本中提取结构化信息。 有关提取的高级教程,请参阅 此指南。
聊天机器人
聊天机器人涉及使用大型语言模型进行对话。 有关构建聊天机器人的高级教程,请查看 此指南。
查询分析
查询分析是使用大型语言模型(LLM)生成查询以发送给检索器的任务。 有关查询分析的高级教程,请参阅 此指南。
SQL + CSV 上的问答
您可以使用大型语言模型对表格数据进行问答。 有关高级教程,请查看 此指南。
图数据库问答
你可以使用大型语言模型(LLM)对图数据库进行问答。 有关高级教程,请查看 此指南。
摘要
大型语言模型(LLMs)可以从文本中总结并提炼所需信息,包括大量文本。如需高级教程,请查看此指南。
LangChain 表达式语言 (LCEL)
LCEL 是一个编排解决方案。请参阅我们的 概念页面,了解何时使用 LCEL 的建议。
LangChain 表达式语言 是一种创建任意自定义链的方法。它基于 Runnable 协议构建。
LCEL 快速参考: 用于快速了解如何使用主要的 LCEL 原语。
迁移指南: 用于将旧版链式抽象迁移到 LCEL。
- 如何:链式运行可执行对象
- 如何:流式运行可运行对象
- 如何:并行调用可运行对象
- 如何:为可运行对象添加默认调用参数
- 如何:将任何函数转换为可运行对象
- 如何:将输入从一个链步骤传递到下一个步骤
- 如何:在运行时配置可运行行为
- 如何:为链添加消息历史(记忆)
- 如何:在子链之间进行路由
- 如何:创建一个动态(自构建)的链
- 如何:检查可运行对象
- 如何:为可运行对象添加备用方案
- 如何:将运行时密钥传递给可运行对象
LangGraph
LangGraph 是 LangChain 的一个扩展,通过将步骤建模为图中的节点和边,旨在利用大型语言模型构建稳健且具有状态的多参与者应用程序。
LangGraph 的文档目前托管在独立的网站上。 您可以在 此处查阅 LangGraph 使用指南。
LangSmith
LangSmith 允许您紧密追踪、监控和评估您的大型语言模型应用程序。 它与 LangChain 和 LangGraph 无缝集成,您可以在构建过程中检查和调试链条及代理的各个步骤。
LangSmith 的文档托管在另一个网站上。 您可以在 此处查阅 LangSmith 操操作指南,但以下我们将重点介绍一些与 LangChain 特别相关的部分:
评估
评估性能是构建大型语言模型驱动应用的重要环节。 LangSmith 可协助完成从创建数据集、定义指标到运行评估器的每一个步骤。
要了解更多信息,请查看 LangSmith 评估操操作指南。
追踪
追踪功能可为您提供链和代理内部的可观测性,对于诊断问题至关重要。
你可以在此部分的 LangSmith 文档中查看与追踪相关的通用操操作指南 。