LangChain 框架介绍及关键模块分析

1. 简介

LangChain 是一个开源的编排框架，旨在将大型语言模型（LLM）与外部数据源无缝连接，助力开发者构建基于 LLM 的应用程序。该框架由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出，提供了一系列工具和 API，简化了开发过程，使得构建如聊天机器人和虚拟代理等 LLM 驱动型应用变得更加高效和便捷。

2. 重要组件和功能

2.1 提示模板（Prompt Templates）

提示（Prompt）是驱动语言模型生成响应的核心要素。提示模板用于格式化输入，指导语言模型生成所需的输出。这些模板可以根据不同的上下文进行调整，以提升生成内容的质量。

LangChain 提供了 PromptTemplate 类，开发者可以通过它定义用户输入及期望的输出方式，无需手动编写上下文。PromptTemplate 支持定义输入变量、输出格式等内容，便于复用。提示模板帮助模型理解输入内容的上下文，从而生成更具意义的回答或输出。

以下是一个简单的提示模板示例：

from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate

example_template = """Q: {example_q}
A: {example_a}"""
example_prompt = PromptTemplate.from_template(example_template)

在此示例中，提示模板帮助 LLM 根据问题生成对应的回答，适用于问答、文本生成等多种任务。

2.2 代理（Agents）

代理是能够自主选择使用哪些工具来完成任务的构造。它们根据高层指令做出决策，执行相应操作，并观察结果，直至任务完成。作为智能代理，LangChain 中的 Agent 能根据用户输入动态选择合适的工具并执行相应操作，必要时进行多轮交互以获取最终答案。这种设计使 LangChain 能在复杂场景下提供更为精准和高效的服务。

2.3 链（Chains）

链是 LangChain 工作流程的核心，表示一系列调用（如调用 LLM、工具或数据预处理步骤）的组合。

常见的链类型包括：

• 会话检索链（Conversational Retrieval Chain）：结合会话历史记录和文档检索，生成更相关的回答。

• LLM 链（LLM Chain）：结合提示模板和 LLM，用于生成响应。

• 检索问答链（Retrieval QA Chain）：从大量数据中提取最相关的文档并提供答案。

• 文档合并链（Stuff Documents Chain）：将多个文档合并为一个字符串，然后传递给模型生成答案。

例如，以下是会话检索链的示例：

chain = ConversationalRetrievalChain(
    combine_docs_chain=StuffDocumentsChain(...),
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    question_generator=LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt),
)

2.4 RAG（检索增强生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索步骤增强语言模型的生成能力。LangChain 支持构建 RAG 链，其过程主要包括：

• 索引：从数据源加载并索引数据，通常在离线进行。

• 生成和检索：在运行时接受用户查询，从索引中提取相关数据，并将其传递给模型生成答案。

RAG 链的基本流程为：首先加载和分割文档，然后将文档嵌入存储在向量数据库中。查询时，RAG 链通过检索相关文档生成更符合上下文的答案。

2.5 记忆（Memory）

记忆功能是 LangChain 中的重要组件，允许系统在多个交互中保持上下文连贯性。记忆可以存储前一次对话内容，从而在后续对话中提供更智能的响应。LangChain 提供了多种记忆类型：

• 会话缓冲记忆（Conversation Buffer Memory）：保存对话历史，适用于简单对话场景。

• 会话窗口记忆（Conversation Buffer Window Memory）：仅保留最近 K 次对话记录，适合减少内存占用但会丢失早前上下文。

• 会话总结记忆（Conversation Summary Memory）：通过不断更新的摘要保存对话历史，适合较长对话。

• 会话总结缓冲记忆（Conversation Summary Buffer Memory）：结合对话摘要和最近对话记录保存上下文，适合需要在长时间对话中保持连续性的场景。

例如，使用会话缓冲记忆的代码如下：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()

# 在对话链中使用
conversation = ConversationChain(
    llm=OpenAI(temperature=0),
    verbose=True,
    memory=ConversationBufferMemory()
)

2.6 回调（Callbacks）

回调用于记录和流式传输链的中间步骤，帮助开发者监控和调试应用的执行过程。

2.7 工具（Tools）

工具接口允许语言模型与外部系统交互，例如调用 API 或执行特定操作，增强了模型的功能，使其能够处理更复杂的任务。LangChain 代理可通过推理确定下一步行动，并集成多种工具，如 Wolfram Alpha、Google 搜索、OpenWeatherMap、维基百科等，扩展 LLM 的能力。

2.8 LangSmith

LangSmith 是 LangChain 于 2023 年推出的工具，旨在帮助开发者监控和调试应用，测试不同模型的性能。

3. 关键步骤与核心模块

LangChain 提供了一系列工具和组件，用于处理文档加载、向量化、检索和回答生成等多个步骤。

3.1 语言模型（Language Models）

这些模块负责自然语言的生成和理解，能够与不同的语言模型提供者（如 OpenAI、Hugging Face 等）进行交互。几乎所有 LLM 都可在 LangChain 中使用，只需通过 API 密钥接入。例如，开源模型如 BLOOM、LLaMa、Flan-T5 可以通过 Hugging Face 获取，IBM watsonx 也提供相关服务，并通过 API 与 LangChain 集成，支持训练或微调特定模型。

3.2 文档加载器（Document Loaders）

文档加载器用于从不同的数据源（如文件、数据库等）加载文档，将原始数据转换为可处理的格式。文档加载是 LangChain 处理流程的第一步，支持多种文档格式，包括 PDF、CSV、HTML、JSON 等。例如：

• 使用 PyPDFLoader 加载 PDF 文件

• 使用 CSVLoader 加载 CSV 文件

• 使用 UnstructuredHTMLLoader 处理 HTML 内容

• 使用 TextLoader 加载简单的文本文件

这些加载器将文档内容转换为标准化的 Document 对象，包含文本内容和相关元数据。

LangChain 提供了超过 100 种不同的文档加载器，支持从多种来源加载数据，如 Dropbox、Google Drive、YouTube、MongoDB 等。

3.3 嵌入模型（Embedding Models）

嵌入模型将文本转换为向量表示，以便进行相似性搜索和其他计算。这些模型通常与语言模型结合使用，以提高文本处理的效率。

向量化工具被称为嵌入模型，因为它们能够将复杂的离散数据（如文本、图像等）转换到一个连续的向量空间中。

3.3.1 文档转换与拆分

加载后的文档通常需要进行转换和拆分，以便于后续处理。LangChain 提供了多种算法优化这一过程，如 RecursiveCharacterTextSplitter，它可以按语义相关性拆分文本，确保相似内容聚集在一起。这一步骤对于提高后续检索效率至关重要。

3.3.2 向量化

向量化是将文本转换为数值表示（向量）的过程，对于后续的相似性搜索至关重要。LangChain 支持多种嵌入模型，如 OpenAI 和 Hugging Face 等。向量化过程包括：

• 使用 embed_documents 方法对文档进行批量向量化

• 使用 embed_query 方法对用户查询进行向量化

LangChain 与 25 个以上的嵌入提供商集成，开发者可根据需求选择最适合的嵌入模型。

3.4 向量存储（Vector Stores）

生成的向量需要存储在高效的向量数据库中，以实现快速检索。LangChain 支持多种向量存储解决方案，如 FAISS、Chroma 等，并与 50 多种不同的向量存储集成，开发者可以根据需求选择最合适的存储方案。

两种常用的向量存储库：

• Chroma：一个开源的嵌入数据库，适用于创建 LLM 应用。

• FAISS（Facebook AI Similarity Search）：由 Facebook 开发的库，用于高效搜索和处理大规模向量集。

以下是使用 FAISS 创建向量存储的示例代码：

from langchain_community.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

embeddings = OpenAIEmbeddings()
texts = ["FAISS is an important library", "LangChain supports FAISS"]
faiss = FAISS.from_texts(texts, embeddings)

3.5 检索器（Retrievers）

检索器负责从向量存储中获取相关文档。它们通过比较查询向量与存储的向量，找到最相关的结果。LangChain 提供多种检索策略，包括：

• 简单的语义搜索

• 最大边际相关性（MMR）搜索

• 自查询检索器

这些检索器不仅支持基本的数据检索，还允许用户根据元数据过滤器进行更精细化的查询。

3.6 回答生成

最后一步是将检索到的信息转化为用户可理解的答案。LangChain 使用 LLM 来生成最终回答，主要依赖于检索增强生成（RAG）的方法，确保答案具备上下文相关性和准确性。

4. 模块间的交互

这些模块通过定义良好的接口进行交互，形成一个高效的文本处理和检索系统。例如：

• 文档加载器 将 数据 加载到系统中，

• 嵌入模型 将 文本 转换为 向量，

• 向量存储 保存这些 向量 并支持 检索，

• 检索器 使用查询向量与向量存储中的 数据 进行比较，返回 最相关的文档。

整个流程确保用户能够快速获取所需的信息，实现高效的文本处理和智能检索。

5. 应用

LangChain 的灵活性和强大功能使其在多种应用场景中表现出色，以下是一些典型用例：

• 聊天机器人：通过 API 集成，LangChain 为聊天机器人提供上下文支持，提升交互质量。

• 内容总结：能够总结学术文章、成绩单、电子邮件等，帮助用户快速获取关键信息。

• 问答系统：与特定知识库集成，准确回答用户问题。

• 数据增强：生成合成数据，丰富数据集，提升模型训练效果。

• 虚拟代理：结合机器人流程自动化（RPA），LangChain 可以自主确定行动并执行任务，提高工作效率。

原文始发于微信公众号（知机安全）：LangChain 框架介绍及关键模块分析