LangChain Explained in 13 Minutes | QuickStart Tutorial for Beginners

Rabbitmetrics

13 Apr 202312:44

Summary

TLDRLangChain是一个开源框架，它允许开发者将大型语言模型如GPT-4与外部计算和数据源结合使用。这个框架特别在2023年3月GPT-4发布后变得流行。LangChain通过将文档分割成小块并存储在向量数据库中，使得语言模型能够引用整个数据库中的数据。这样，用户可以构建既能够引用个人数据又能执行操作（如发送电子邮件）的应用程序。LangChain的核心概念包括LLM包装器、提示模板、索引、链和代理。它支持开发者通过编写代码来构建应用程序，这些应用程序能够动态地根据用户输入变化提示，并执行复杂的任务，如解析文本、执行相似性搜索和与外部API交互。

Takeaways

📚 **链 (LangChain) 是一个开源框架，允许开发者将大型语言模型（如 GPT-4）与外部计算和数据源结合使用。
🚀 链的流行度在 GPT-4 于 2023 年 3 月发布后迅速上升，特别是因为它能够处理大量数据和执行复杂任务。
🔗 链允许将大型语言模型连接到个人数据源，如书籍、PDF 文件、含有专有信息的数据库等。
📈 链通过将文档分割成小块并存储在向量数据库中，以嵌入（向量表示）的形式，帮助构建能够执行通用流程的语言模型应用程序。
🤖 链帮助构建的数据感知且能够执行操作的应用程序，可以用于个人助理、学习、编码、数据分析等多个领域。
🔑 链的主要价值主张可以概括为三个概念：LLM 包装器、提示模板、索引、链和代理。
🛠️ LLM 包装器允许连接到大型语言模型，提示模板避免了硬编码文本，索引用于提取信息，链用于组合多个组件解决特定任务。
🧲 链使用 Pinecone 作为向量存储，可以将文本分割成小块，并通过 OpenAI 的嵌入模型 Ada 将文本转换为向量表示。
🔍 在 Pinecone 中存储向量后，可以进行相似性搜索以获取问题的答案或提取所有相关块。
📝 链还允许使用 Python 代码解释器，使语言模型能够运行 Python 代码，执行如求解二次函数根等计算任务。
🌐 链框架不断更新，提供了模型或模型包装器、问题、链、嵌入和向量存储以及代理等元素的高层次概览。
📈 链的应用程序可以连接到公司数据，如客户数据、市场营销数据等，预示着数据分析和数据科学领域将取得指数级进步。

Q & A

什么是LangChain?
-LangChain是一个开源框架，允许开发者将大型语言模型（如GPT-4）与外部计算和数据源结合起来使用。它提供了Python和JavaScript（具体是TypeScript）的包。
LangChain为什么特别有用？
-LangChain允许将大型语言模型连接到个人数据源，如数据库，并且能够执行基于检索信息的操作，如发送电子邮件，这使得它在数据感知和执行操作方面非常有用。
LangChain如何与GPT-4等大型语言模型配合使用？
-通过将数据分割成小块并存储为向量（即嵌入），LangChain可以构建一个向量数据库，使用户能够通过相似性搜索检索相关信息，并将这些信息提供给语言模型以生成答案或执行操作。
LangChain的主要价值主张是什么？
-LangChain的主要价值主张可以概括为三个概念：LLM包装器（连接大型语言模型）、提示模板（避免硬编码文本）、索引（提取LLM的相关信息）、链（组合多个组件以解决特定任务）、代理（允许LLM与外部API交互）。
如何使用LangChain构建应用程序？
-使用LangChain构建应用程序通常遵循一个管道：用户提出问题，问题发送到语言模型，然后使用问题的向量表示在向量数据库中进行相似性搜索，检索相关信息并将其提供给语言模型，从而生成答案或执行操作。
LangChain中的“链”是什么？
-在LangChain中，链是将语言模型和提示模板结合起来的接口，它接受用户的输入并从语言模型输出答案，类似于一个复合函数，其中内部函数是提示模板，外部函数是语言模型。
如何使用LangChain处理和存储文本数据？
-首先，使用文本分割器将文本分割成小块，然后使用OpenAI的嵌入模型（如Ada）将文本转换为向量表示，并将这些向量存储在Pinecone这样的向量存储库中。
LangChain中的代理有什么作用？
-LangChain中的代理允许大型语言模型与外部API交互，执行如运行Python代码、查找二次函数的根等操作，这增加了应用程序的功能和灵活性。
LangChain如何帮助数据科学和数据分析？
-LangChain能够连接大型语言模型到现有的公司数据，如客户数据、市场数据等，这有助于在数据科学和数据分析领域实现指数级的进步。
LangChain的提示模板是如何工作的？
-提示模板允许将用户输入注入到一段文本中，然后格式化提示并将其提供给语言模型，使得提示可以动态地根据用户输入变化。
LangChain是否支持与第三方API的集成？
-是的，LangChain支持与第三方API的集成，例如通过代理功能允许语言模型执行调用外部服务的操作，如使用OpenAI的Python代码解释器。

Outlines

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🚀 链式框架简介：AI与大型语言模型的结合

第一段主要介绍了Lang chain框架，这是一个开源的框架，允许开发者将大型语言模型如GPT-4与外部计算和数据源结合。框架支持Python和JavaScript（具体为TypeScript）。视频将深入探讨Python框架，解释其为何在GPT-4于2023年3月发布后变得流行。通过一个实际例子，说明了如何将大型语言模型连接到个人数据源，如书籍、PDF文件或包含专有信息的数据库。Lang chain通过将文档分割成小块并存储在向量数据库中，使得语言模型能够访问整个数据库的信息，而不仅仅是文本片段。此外，Lang chain还能帮助执行所需操作，如发送包含特定信息的电子邮件。

05:00

📚 Lang chain核心概念与应用实例

第二段深入探讨了Lang chain的核心概念，包括大型语言模型（LLM）封装器、提示模板、索引、链和代理。LLM封装器允许连接到GPT-4等大型语言模型。提示模板避免了硬编码文本，使得可以动态地将用户输入注入到文本中。索引用于从语言模型中提取相关信息。链能够将多个组件组合在一起，解决特定任务并构建完整的LLM应用程序。代理允许语言模型与外部API进行交互。视频还演示了如何使用Lang chain构建一个能够解释机器学习概念并将其简化为五岁儿童能理解的语言的链。此外，还介绍了如何将文本分割成块并存储为向量表示，以便在向量数据库中进行搜索和检索。

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🧮 向量存储与代理：Lang chain的高级应用

第三段讨论了向量存储的概念，特别是如何使用Lang chain和Pinecone将文本块转换为向量表示并存储。这涉及到使用OpenAI的嵌入模型Ada来获取文本的向量表示。然后，这些向量被存储在Pinecone中，允许进行相似性搜索以检索相关信息。最后，视频简要介绍了Lang chain中的代理概念，展示了如何使用OpenAI语言模型运行Python代码，例如找到二次函数的根。视频以鼓励订阅和感谢观看结束，旨在为观众提供Lang chain核心概念的简要介绍。

Mindmap

Keywords

💡LangChain

LangChain 是一个开源框架，它允许开发者将大型语言模型（如 GPT-4）与外部计算和数据源结合起来。这个框架是视频讨论的核心，因为它提供了一种方法来增强语言模型的能力，使其能够访问和处理个人或公司专有数据。在视频中，LangChain 被用来展示如何将语言模型与数据库连接，并通过向量数据库检索信息，从而提供更精准的答案或执行特定操作。

💡大型语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM）是指具有大量参数和能够处理复杂语言任务的人工智能模型，如 GPT-4。在视频中，LLM 被用来说明 LangChain 如何与这些模型交互，以及如何利用它们的能力来处理和回答基于用户个人数据的问题。

💡向量数据库

向量数据库是一种存储数据的方式，其中数据以向量形式（即文本的数值表示）存在。在视频中，向量数据库用于存储文本块的向量表示，允许 LangChain 执行相似性搜索，从而检索与用户查询相关的信息。Pinecone 作为向量存储的例子，在视频中被用来展示如何将文本块转换为向量并存储。

💡嵌入（Embeddings）

嵌入是将文本转换为数值向量的过程，这些向量能够捕捉文本的语义信息。在视频中，嵌入用于将用户的数据转换为向量形式，以便在向量数据库中存储和检索。OpenAI 的 Ada 模型被用作嵌入模型，将文本转换为可以存储在 Pinecone 中的向量。

💡Prompt Templates

Prompt Templates 是一种模板，它允许开发者动态地将用户输入插入到文本中，然后格式化 Prompt 并将其提供给语言模型。在视频中，Prompt Templates 被用来展示如何根据不同的用户输入定制化 Prompt，从而使得语言模型能够更灵活地处理不同的查询。

💡链（Chains）

链是 LangChain 中的一个概念，它将语言模型和 Prompt Templates 结合起来，创建一个接口，该接口可以接受用户输入并从语言模型中输出答案。在视频中，链被用来构建一个流程，用户的问题首先被发送到语言模型，然后使用问题向量的表示来进行向量数据库中的相似性搜索。

💡APIs

API（应用程序编程接口）是一种允许不同软件之间交互的协议。在视频中，APIs 被用来说明 LangChain 如何与外部系统（如 OpenAI 或 Google 的服务）交互，以执行更高级的任务，如发送电子邮件或访问公司数据。

💡数据科学

数据科学是一门涉及数据收集、分析、解释和处理的学科，以提取有用信息和洞见。在视频中，数据科学被提及，展示了 LangChain 如何通过连接大型语言模型来增强数据科学和数据分析的能力，尤其是在处理和解释大量数据集方面。

💡个人助理

个人助理通常指的是能够执行日常任务并提供个性化服务的系统或应用。在视频中，个人助理被用来说明 LangChain 和大型语言模型如何被用来创建能够处理个人任务（如预订航班、转账或纳税）的智能系统。

💡学习

学习是获取新知识或技能的过程。在视频中，学习被强调为 LangChain 一个潜在的应用领域，其中大型语言模型可以被用来参考整个教学大纲，并帮助用户以尽可能快的速度学习材料。

💡Python 代理

Python 代理是 LangChain 中的一个组件，它允许语言模型执行 Python 代码。在视频中，通过创建一个 Python 代理并使用它来找到二次函数的根，展示了 LangChain 如何将语言模型的能力扩展到执行编程任务。

Highlights

LangChain 是一个开源框架，允许开发者结合 AI 大型语言模型如 GPT-4 与外部计算和数据源。

LangChain 以 Python 或 JavaScript 包的形式提供，特别是 TypeScript。

GPT-4 的引入使得 LangChain 框架的受欢迎程度在 2023 年 3 月后急剧上升。

LangChain 允许将大型语言模型连接到个人数据源，如书籍、PDF 文件或包含专有信息的数据库。

通过将文档分割成小块并存储在向量数据库中，LangChain 可以构建遵循通用流程的语言模型应用程序。

LangChain 帮助构建的数据感知应用程序不仅可以引用我们自己的数据，还可以采取行动，而不仅仅是回答问题。

LangChain 的能力开启了无数实际用例，包括个人助理、学习新事物、编码、数据分析和数据科学。

LangChain 能够将大型语言模型连接到现有公司数据，如客户数据和市场营销数据，预示着数据分析和数据科学将取得指数级进步。

LangChain 的主要价值主张可以概括为三个概念：LLM 包装器、提示模板、索引、链和代理。

LLM 包装器允许连接到像 GPT-4 这样的大型语言模型，提示模板避免了硬编码文本的需要。

索引用于从 LLM 中提取相关信息，链允许组合多个组件来解决特定任务并构建整个 LLM 应用程序。

代理允许 LLM 与外部 API 交互，例如执行 Python 代码或与 OpenAI 的语言模型交互。

LangChain 通过编写代码来逐步解包每个元素，首先安装必要的 Python 库和环境文件。

LangChain 使用 Pinecone 作为向量存储，展示了如何将文本分割成小块并存储为向量表示。

LangChain 的文本分割器工具允许将文本分割成适合存储在向量存储中的小块。

通过 OpenAI 的嵌入模型 Ada，可以将文本转换为向量表示，进而存储在 Pinecone 中。

LangChain 允许进行相似性搜索以从向量数据库中提取相关信息。

LangChain 的 Python 代理执行器可以运行 Python 代码，扩展了语言模型的功能。

视频旨在简要介绍 LangChain 的核心概念，并提供深入理解的起点。