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操作指南

在这里,您将找到 “我该如何…?” 类型问题的答案。这些指南是以目标为导向具体的;它们旨在帮助您完成特定的任务。有关概念性解释,请参阅概念指南。有关端到端演练,请参阅教程。有关每个类和函数的全面描述,请参阅API 参考

安装

主要功能

这突出显示了使用 LangChain 的核心功能。

LangChain 表达式语言 (LCEL)

LangChain 表达式语言 是一种创建任意自定义链的方法。它基于 Runnable 协议构建。

LCEL 速查表:快速了解如何使用主要的 LCEL 原语。

迁移指南:用于将旧版链抽象迁移到 LCEL。

组件

这些是构建应用程序时可以使用的核心构建模块。

提示模板

提示模板 负责将用户输入格式化为可以传递给语言模型的格式。

示例选择器

示例选择器 负责选择要传递给提示的正确的少样本示例。

聊天模型

聊天模型 是较新的语言模型形式,它接收消息并输出消息。请参阅 受支持的集成,了解有关如何开始使用来自特定提供商的聊天模型的详细信息。

消息

消息 是聊天模型的输入和输出。它们具有一些 content 和一个 role,用于描述消息的来源。

LLM

LangChain 称为 LLM 的是较旧的语言模型形式,它接收字符串并输出字符串。

输出解析器

输出解析器 负责接收 LLM 的输出并解析为更结构化的格式。

文档加载器

文档加载器 负责从各种来源加载文档。

文本分割器

文本分割器 接收一个文档并将其拆分为可用于检索的块。

嵌入模型

嵌入模型 接收一段文本并创建它的数值表示。请参阅 受支持的集成,了解有关如何开始使用来自特定提供商的嵌入模型的详细信息。

向量存储

向量存储 是可以有效地存储和检索嵌入的数据库。请参阅 受支持的集成,了解有关如何开始使用来自特定提供商的向量存储的详细信息。

检索器

检索器 负责接收查询并返回相关文档。

索引

索引是将您的向量存储与底层数据源保持同步的过程。

工具

LangChain 工具 包含工具的描述(传递给语言模型)以及要调用的函数的实现。请参阅 此处 获取预构建工具的列表。

多模态

代理

注意

有关代理的深入操作指南,请查看 LangGraph 文档。

回调

回调 允许您挂接到 LLM 应用程序执行的各个阶段。

自定义

所有 LangChain 组件都可以轻松扩展以支持您自己的版本。

序列化

用例

这些指南涵盖了特定用例的详细信息。

使用 RAG 进行问答

检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 连接到外部数据源的方法。有关 RAG 的高级教程,请查看本指南

提取

提取是指使用 LLM 从非结构化文本中提取结构化信息。有关提取的高级教程,请查看本指南

聊天机器人

聊天机器人涉及使用 LLM 进行对话。有关构建聊天机器人的高级教程,请查看本指南

查询分析

查询分析是使用 LLM 生成发送到检索器的查询的任务。有关查询分析的高级教程,请查看本指南

基于 SQL + CSV 的问答

您可以使用 LLM 对表格数据进行问答。有关高级教程,请查看本指南

基于图数据库的问答

您可以使用 LLM 对图数据库进行问答。有关高级教程,请查看本指南

摘要

LLM 可以汇总和提炼文本中的所需信息,包括大量文本。有关高级教程,请查看本指南

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 的一个扩展,旨在通过将步骤建模为图中的边和节点来构建使用 LLM 的健壮且有状态的多参与者应用程序。

LangGraph 文档目前托管在一个单独的站点上。您可以在此处浏览LangGraph 操作指南

LangSmith

LangSmith 允许您密切跟踪、监控和评估您的 LLM 应用程序。它与 LangChain 和 LangGraph 无缝集成,您可以使用它来检查和调试您构建的链和代理的各个步骤。

LangSmith 文档托管在一个单独的站点上。您可以在此处浏览LangSmith 操作指南,但我们将重点介绍以下几个与 LangChain 特别相关的部分

评估

评估性能是构建 LLM 驱动应用程序的重要组成部分。LangSmith 有助于流程的每个步骤,从创建数据集到定义指标再到运行评估器。

要了解更多信息,请查看LangSmith 评估操作指南

追踪

追踪使您可以观察链和代理内部的情况,这对于诊断问题至关重要。

您可以在LangSmith 文档的此部分中查看与追踪相关的通用操作指南。


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