LangChain 教程

本教程提供了一个使用 LangChain 创建可以与 PettingZoo 环境交互的 LLM 智能体的示例

LangChain 概览

LangChain 是一个通过组合性来开发由语言模型驱动的应用程序的框架。

LangChain 主要旨在帮助解决六个领域的问题。按照复杂性递增的顺序排列如下：

📃 LLMs 和提示词：

这包括提示词管理、提示词优化、所有 LLM 的通用接口，以及使用 LLM 的常见工具。

🔗 链：

链超越了单个 LLM 调用，涉及一系列调用（无论是对 LLM 还是其他工具）。LangChain 为链提供了一个标准接口，集成了许多其他工具，并提供了用于常见应用程序的端到端链。

📚 数据增强生成：

数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互，以获取数据用于生成步骤。示例包括长文本的摘要和针对特定数据源的问答。

🤖 智能体：

智能体涉及 LLM 决定要采取的动作，执行该动作，观察结果，并重复该过程直到完成。LangChain 为智能体提供了一个标准接口，多种智能体可供选择，以及端到端智能体的示例。

🧠 记忆：

记忆是指在链/智能体调用之间持久化状态。LangChain 为记忆提供了一个标准接口，多种记忆实现，以及使用记忆的链/智能体示例。

🧐 评估：

[测试版] 生成模型出了名地难以用传统指标进行评估。一种新的评估方法是使用语言模型本身进行评估。LangChain 提供了一些提示词/链来协助完成这项工作。