先来个温馨的小提醒：
这篇文章虽然较为全面地介绍了 LangChain，但都是点到为止，只是让你了解一下它的皮毛而已，适合小白选手。
So，如果你是 LangChain 的小白，看完之后还是一头雾水，那就请毫不留情地，狠狠地 .................................... 给我点赞吧！有了你的鼓励，我会再接再厉的！(ง •_•)ง
What?
丹尼尔：蛋兄，刚刚听到别人在说 LangChain，你知道是啥玩意吗？
蛋先生：哦，LangChain 啊，一个开发框架
丹尼尔：开发啥的框架？
蛋先生：一个用于开发语言模型驱动的应用的框架
丹尼尔：哦，开发这种应用，不就是写写 Prompt 提示语，调调语言模型 API 的事么？
蛋先生：没错。但 LangChain 使得 Prompt 的编写，API 的调用更加标准化
丹尼尔：就这样吗？
蛋先生：当然不止，它还有很多很酷的功能
丹尼尔：比如？
蛋先生：它可以连接外部数据源，根据输入检索相关数据作为上下文给到语言模型，使得语言模型可以回答训练数据之外的问题。这是由 LangChain 的 Retrieval 来实现的
丹尼尔：太酷了，我想到了一个场景，比如通过它来连接客服的回答话术库，这样就可以让语言模型摇身一变，变成一个专业的客服了
蛋先生：恩，这是一个很好的场景
丹尼尔：还有其它更酷的功能吗？
蛋先生：它可以让语言模型来自行决定采取哪些行动
丹尼尔：这个就不是很明白了
蛋先生：接着你那个客服的例子继续说。如果用户问的问题是关于公司产品的，我们就想让语言模型使用客服的话术库来回答；如果是其它问题，就让语言模型用它自己的知识来直接回答。如果是你，你会怎么实现？
丹尼尔：我想我会先通过语言模型来判断用户的问题是否关于公司产品。如果是，就走连接话术库的逻辑；如果不是，就走让语言模型直接回答的逻辑
蛋先生：恩，你这种就是 hardcode 逻辑的方式。还有一种更加 amazing 的 方式，就是让语言模型自行决定采取哪种行为。这个由 LangChain 的 Agent 来实现。
丹尼尔：听上去太酷了，怎么用呢？
蛋先生：莫急，待我慢慢道来
Why?
丹尼尔：蛋兄，你刚刚说到 LangChain 使得 Prompt 的编写，API 的调用更加标准化，标准化了肯定是好的，但好处很大吗？我用语言模型的 SDK 不也用得好好的吗？
蛋先生：那你先给一个使用 SDK 与语言模型交互的例子呗
丹尼尔：这还不简单，我就用这个吧：fireworks.ai （注：这个平台提供免费的资源，访问也方便)
from fireworks.client import Fireworks
client = Fireworks(api_key="<FIREWORKS_API_KEY>")response = client.chat.completions.create( model="accounts/fireworks/models/llama-v2-7b-chat", messages=[{ "role": "user", "content": "Who are you?", }],)print(response.choices[0].message.content)
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输出：Hello! I'm just an AI assistant, here to help you in any way I can. My purpose is to provide helpful and respectful responses, always being safe and socially unbiased. I'm here to assist you in a positive and ethical manner, and I'm happy to help you with any questions or tasks you may have. Is there anything specific you would like me to help you with?
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蛋先生：很好，再给另外一个语言模型的例子呗
丹尼尔：额，一样的操作啊，你这是在消遣我吗？好吧，那我就再给一个百度的文心一言的例子
import osimport qianfan
os.environ["QIANFAN_AK"] = "<QIANFAN_AK>"os.environ["QIANFAN_SK"] = "<QIANFAN_SK>"
chat_comp = qianfan.ChatCompletion()
resp = chat_comp.do(messages=[{ "role": "user", "content": "Who are you?"}])
print(resp.body['result'])
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输出：您好，我是百度研发的知识增强大语言模型，中文名是文心一言，英文名是ERNIE Bot。我能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
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蛋先生：Good，现在假设我一开始使用 fireworks 来开发应用，过程中发现效果不太理想，想换成文心一言呢？
丹尼尔：Oh~，各个语言模型的 SDK 的接口定义是不一样的，替换起来确实麻烦。来吧，是时候开始你的表演了
蛋先生：我们直接来看下通过 LangChain 使用 fireworks 和 文心一言 的代码示例吧，毕竟 No Code No BB 嘛
import osfrom langchain_community.chat_models.fireworks import ChatFireworks
os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = '<FIREWORKS_API_KEY>'model = ChatFireworks(model="accounts/fireworks/models/llama-v2-13b-chat")
res = model.invoke("Who are you?")print(res.content)
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import osfrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
os.environ["QIANFAN_AK"] = "<QIANFAN_AK>"os.environ["QIANFAN_SK"] = "<QIANFAN_SK>"model = QianfanChatEndpoint(model="ERNIE-Bot-turbo")
res = model.invoke("Who are you?")print(res.content)
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丹尼尔：好像看出来了，标准化之后，要更换语言模型变得非常方便了，只需要更换下 model 的实例化就行了
蛋先生：是的，这只是个最简单的例子，LangChain 还有很多种优雅的方式来切换不同的模型。从此以后我们就可以专注于 Prompt 的开发了。语言模型嘛，哪个合适换哪个
How?
丹尼尔：好了，我决定入坑 LangChain 了，那咱们进一步聊聊？
蛋先生：当然可以！我们从简单到复杂，结合代码和流程图来展示 LangChain 的一些用法。先来最简单的代替 SDK 的用法，这个上边已经有提到了
res = model.invoke("tell me a short joke about a cat")print(res.content)
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丹尼尔：恩，这个 so easy，一瞄就懂
蛋先生：OK，那接下来我们来使用 PromptTemplate，通过变量的方式来控制模板里的部分内容
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
...
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")chain = prompt | modelres = chain.invoke({"topic": "a cat"})print(res.content)
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丹尼尔：使用 PromptTemplate 的方式来写 prompt，确实比字符串的拼接要优雅不少
蛋先生：再加个简单的输出转换吧
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
...
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")output_parser = StrOutputParser()chain = prompt | model | output_parserres = chain.invoke({"topic": "a cat"})print(res)
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丹尼尔：终于知道为啥叫 chain 了
蛋先生：继续？
丹尼尔：继续...
蛋先生：接下来这段代码可能有点长哦
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpointfrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_community.vectorstores import faissfrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthroughfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# 1docs = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com").load()embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()documents = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=900).split_documents(docs)vector = faiss.FAISS.from_documents(documents, embeddings)retriever = vector.as_retriever(search_kwargs={'k': 4})
# 2setup_and_retrieval = RunnableParallel( {"context": retriever, "input": RunnablePassthrough()})prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context:<context>{context}</context>Question: {input}""")model = QianfanChatEndpoint(streaming=False, model="ERNIE-Bot-turbo")output_parser = StrOutputParser()
# 3retrieval_chain = setup_and_retrieval | prompt | model | output_parser
res = retrieval_chain.invoke("how can langsmith help with testing?")print(res)
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丹尼尔：请把“可能”去掉，谢谢
蛋先生：但逻辑其实并不复杂，主要分为三块
1）加载网页文档，通过 Embeddings 将文档内容转成向量并存储在向量数据库 FAISS 中，retriever 就是一个可以根据输入从向量数据库获取相关文档的检索工具
2）声明 chain 的各个步骤
3）将各个步骤按顺序 chain 起来
丹尼尔：等等，看着有点脑壳疼。Embeddings？向量？向量数据库？
蛋先生：咱们今天是“初探”，所以也只能简单讲讲，不然很多同学就要昏昏欲睡了
丹尼尔：没问题，有个大概印象也好
蛋先生：首先，为什么要将文本转成向量呢？因为通过计算两个向量的距离，我们就可以量化地评估它们的相关性。距离越小，通常意味着文本之间的相关性越高。我们这里是需要检索与输入相关的文档内容，将其作为会话上下文提供给语言模型。如果是整个文档都传过去，是不是就太大了呢？
丹尼尔：哦，原来向量有这么高级的功能啊
蛋先生：没错。然后要将文本转成向量，就需要用到 Embeddings（词嵌入）技术。Embeddings 在历史上有过多种方法，如基于统计的计数方法，基于神经网络的推理方法等。 QianfanEmbeddingsEndpoint 正是一个利用深度学习训练得到的 Embeddings 模型服务，输入为文本，输出为向量
丹尼尔：大概有点明白了
蛋先生：那我们接着看下流程图
丹尼尔：能否为小弟我解释一下上面这个流程图的前半部分
蛋先生：当然！首先输入是 "how can langsmith help with testing?"；接着有个并行的逻辑，一个是通过 Retriever 根据输入检索相关的文档内容作为 context 的值，另一个则是直接 pass 将输入作为 input 的值；然后就是将数据传给 Prompt 模板，最终就可以得到传给语言模型的 PromptValue 了
丹尼尔：Soga
蛋先生：注意，压轴要登场了哦，现在让我们来请出大名鼎鼎的 Agent 吧
from langchain import hubfrom langchain.agents import AgentExecutor, create_json_chat_agentfrom langchain.tools import toolfrom langchain_community.chat_models.fireworks import ChatFireworks
@tooldef leng(word: str) -> str: """Please use this tool if you want to find the length of the word.""" return len(word)@tooldef lower(word: str) -> str: """Please use this tool if you need to change the word to lowercase.""" return f'dx_{word.lower()}'
tools = [leng, lower]model = ChatFireworks(model="accounts/fireworks/models/llama-v2-70b-chat")prompt = hub.pull("hwchase17/react-chat-json")
agent = create_json_chat_agent(model, tools, prompt, stop_sequence=False)agent_executor = AgentExecutor( agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True, max_iterations=5) res = agent_executor.invoke({"input": "Make this word lowercase: 'Daniel'"})print(res)
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{'input': "Make this word lowercase: 'Daniel'", 'output': "The lowercase version of 'Daniel' is 'dx_daniel'"}
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丹尼尔：好耶，快点讲解一下吧
蛋先生：首先我们声明了两个工具：一个是 leng（用于求字符串长度），一个是 lower（用于将字符串变成小写）。这里为了证明结果是通过我们的工具来得到结果的，所以特意在 lower 的实现中加了个 dx_ 前缀
丹尼尔：等等，hub.pull("hwchase17/react-chat-json") 是什么神秘代码？
蛋先生：这是 LangChain hub 社区上共享的用于实现 Agent 的众多 Prompt 中的一个，你可以在这里找到很多有用的 Prompt。毕竟，语言工程也是一种艺术，也是需要实践积累的。
丹尼尔：明白，请继续
蛋先生：通过 Agent，语言模型就可以根据输入自行判断应该使用哪个工具了
丹尼尔：哇，这太神奇了！我对它是怎么自行判断很感兴趣
蛋先生：简单来说，语言模型可以根据输入，再根据各个工具的描述，来判断哪个工具更适合，然后将结果输出为可以让 LangChain 理解的执行指令（比如 JSON）
丹尼尔：太棒了！现在我对 LangChain 有了一个大致的了解，希望以后还能跟你继续深入探讨
蛋先生：机会有滴是，咱们后会有期！ヾ(￣▽￣)Bye~Bye~
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