1.什么是LangChain
LangChain是一个开源的开发框架，使用Python构建基于大模型的AI应用相关的模块和工具。通过LangChain，可以完成LLM集成。
1.1 LangChain的特性
- LLM和Prompt：LangChain对所有LLM大模型进行了API抽象，统一了大模型访问 API，同时提供了 Prompt 提示模板管理机制
- Chain（链）：Langchain 对一些常见的场景封装了一些现成的模块，eg.上下文的问答系统，自然语言生成 SQL查询这种任务的过程就是一个工作流，一步一步的执行，所以叫chain
- LCEL：LangChain Expression Language，用于解决工作流编排问题，通过LCEL表达式，可以自定义AI任务处理流程（自定义链Chain）
- RAG（数据增强生成）：LLM不能直接知道新的信息，所以可以将新的信息导入到LLM，用于增强LLM的内容质量，这种模式一般称为RAG模式
- Agents：基于LLM的的应用设计模式，利用LLM的自然语言理解和推理，根据用户的需求自动调用外部系统，共同去完成任务
- Memory（模型记忆）：记住之前的LLM对话内容
2.LangChain框架组成
四个部分：
- LangChain库：python和js库，有接口和集成多种组件的运行基础，以及一些现成的chain和代理实现
- LangChain模版：官方提供的一些AI任务模版
- LangServe：基于FastAPI可以将LangChain定义的chain发布成REST API
- LangSmith：一个云服务开发平台，可以debug和任务监控
3.LangChain库
三个包组成：
- langchain-core：基础抽象和langchain表达语言
- langchain-community：第三方集成组件
- langchain：chain、代理、检索策略
