LangChain(一）——构建简单的对话

目录

• • 1、安装LangChain
  • • langchain
    • langchain_community
    • langchain_core
  • 2、搭建对话框架
  • • 流式输出
    • 非流式输出
    • 多模态
  • 3、prompt
  • 注意

1、安装LangChain

首先安装LangChain相关包，运行：

pip install langchain
pip install langchain_community
pip install langchain_core

langchain

• 主要功能：
  • 这是 LangChain 的核心包，用于构建和运行语言模型应用程序。
  • 提供了与大语言模型交互的基本工具，以及各种组件（如链式调用、内存、提示工程等）。
• 功能模块：
  • PromptTemplates：创建和管理自定义提示。
  • Chains：将多个步骤（如 API 调用、模型执行）链接在一起。
  • Memory：实现会话记忆。
  • Agents：构建能根据任务动态调用工具的代理。
  • Toolkits：封装的实用工具（如搜索、计算器）。
• 适用场景：
  • 构建自然语言处理应用程序，如聊天机器人、问答系统、数据处理工具等。
  • 快速开发原型，用于测试 LLM 的实际应用。

langchain_community

• 主要功能：
  • 这是 LangChain 的社区扩展包，主要包含社区贡献的模块、工具和扩展功能。
  • 这些功能通常是由开发者社区提供的，涵盖了一些较为独立或特定场景的功能。
• 内容特点：
  • 社区贡献工具：提供更多不在核心包中的工具和接口。
  • 新兴功能：一些功能可能尚未完全稳定，但可以用于特定的场景。
  • 可选扩展：这些功能可能不属于 LangChain 核心框架，但可以作为补充模块使用。
• 适用场景：
  • 希望使用 LangChain 的社区扩展功能，比如特定的工具整合、插件等。

langchain_core

• 主要功能：
  • 这是 LangChain 的 底层核心模块，提供 LangChain 的核心逻辑和基础实现。
  • 它与 langchain 包密切相关，langchain 包可能依赖于 langchain_core 作为后端。
• 内容特点：
  • 提供最基础的功能，例如数据结构、链式逻辑的底层实现。
  • 可能被分离出来作为独立包，便于更小粒度的功能管理和模块化。
• 适用场景：
  • 如果开发者只需要 LangChain 的核心功能，而不需要更高层的抽象（如 PromptTemplates、Chains、Agents），可以直接安装这个包。

2、搭建对话框架

官方文档使用的是OpenAI的API，我这里使用阿里系（通义系列大模型）的API，如果想使用百度千帆、智谱等API，可以在聊天模型 中找到对应的API调用方法。

在LangChain中使用ChatTongyi的API文档：ChatTongyi —