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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

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。

文档加载器

文档加载器 负责从各种来源加载文档。

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。

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

多模态

代理

笔记

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。

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)

我应该使用LCEL吗?

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。

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