概述
LangChain 中的新增功能?
在 0.1.x 的开发过程中添加了以下功能
- 通过事件流 API改进的流式传输支持。
- 标准化的工具调用支持
- 用于构建输出的标准接口
- @chain 装饰器,更轻松地创建 RunnableLambdas
- https://python.langchain.ac.cn/docs/expression_language/how_to/inspect/
- 在 Python 中,对许多核心抽象提供了更好的异步支持(感谢@cbornet!!)
- 在
AIMessage
中包含响应元数据,以便轻松访问底层模型的原始输出 - 用于可视化可运行对象或langgraph 应用程序的工具
- 跨多个提供商的聊天消息历史的互操作性
- Python 中 20 多个热门集成合作伙伴包
LangChain 的未来发展方向?
- 我们一直在努力开发 langgraph。我们将在此基础上构建更多功能,并专注于使其成为代理架构的首选框架。
- Vectorstores V2!我们将重新审视我们的向量存储抽象,以帮助提高可用性和可靠性。
- 更好的文档和版本化文档!
- 我们计划在 7 月至 9 月之间发布一个重大版本 (0.3.0),以升级到完全支持 Pydantic 2,并将放弃对 Pydantic 1 的支持(包括来自 Pydantic 2 的
v1
命名空间的对象)。
发生了什么变化?
由于该领域发展迅速,LangChain 的发展也很快。
本文档旨在概述发生的变化以及原因。
TLDR
截至 0.2.0
- 此版本完成了我们从 0.1.0 版本开始的工作,即删除
langchain
对langchain-community
的依赖。 langchain
包不再需要langchain-community
。相反,langchain-community
现在将依赖于langchain-core
和langchain
。- 仍然依赖于
langchain
中已弃用的导入的用户代码只要安装了langchain_community
就会继续工作。这些导入将在 0.4.x 版本中开始引发错误。
截至 0.1.0
langchain
被拆分为以下组件包:langchain-core
、langchain
、langchain-community
、langchain-[partner]
,以提高 langchain 代码在生产环境中的可用性。您可以在我们的博客中阅读更多相关内容。
生态系统组织
到 0.1.0 版本发布时,LangChain 已经发展成为一个拥有许多集成和庞大社区的庞大生态系统。
为了提高 LangChain 在生产中的可用性,我们将单个 langchain
包拆分为多个包。这使我们能够为 LangChain 生态系统创建一个良好的基础架构,并提高 langchain
在生产中的可用性。
以下是生态系统的高级分解:
- langchain-core:包含 LangChain Runnables 的核心抽象、可观察性工具以及重要抽象(例如,聊天模型)的基本实现。
- langchain:包含使用
langchain-core
中定义的接口构建的通用代码。此包适用于在特定接口的不同实现之间可以很好地概括的代码。例如,create_tool_calling_agent
可以跨支持 工具调用功能的聊天模型工作。 - langchain-community:社区维护的第三方集成。包含基于 langchain-core 中定义的接口的集成。由 LangChain 社区维护。
- 合作伙伴包(例如,langchain-[partner]):合作伙伴包是专门用于特别流行的集成(例如,
langchain-openai
、langchain-anthropic
等)的包。专用包通常具有更好的可靠性和支持。 langgraph
:通过将步骤建模为图中的边和节点,使用 LLM 构建健壮且有状态的多参与者应用程序。langserve
:将 LangChain 链部署为 REST API。
在 0.1.0 版本中,langchain-community
作为 langchain
的依赖项保留。
这允许向量存储、聊天模型和其他集成的导入继续通过 langchain
工作,而不是强制用户将其所有导入更新到 langchain-community
。
对于 0.2.0 版本,我们正在删除 langchain
对 langchain-community
的依赖。这是我们自 0.1 版本以来就计划做的事情,因为我们认为这是正确的包架构。
只要安装了 langchain-community
,旧的导入将继续工作。这些导入将在 0.4.0 版本中删除。
要理解为什么我们认为打破 langchain
对 langchain-community
的依赖是最好的,我们应该了解每个包的用途。
langchain
旨在包含高级链和代理架构。这些逻辑应该在 ChatModel
和 Retriever
等抽象级别上指定,并且不应特定于任何一种集成。这有两个主要好处
-
langchain
相当轻量级。这是(拆分后)所需的全部依赖项列表:python = ">=3.8.1,<4.0"
langchain-core = "^0.2.0"
langchain-text-splitters = ">=0.0.1,<0.1"
langsmith = "^0.1.17"
pydantic = ">=1,<3"
SQLAlchemy = ">=1.4,<3"
requests = "^2"
PyYAML = ">=5.3"
numpy = "^1"
aiohttp = "^3.8.3"
tenacity = "^8.1.0"
jsonpatch = "^1.33" -
langchain
链/代理在很大程度上与集成无关,这使得试验不同的集成变得容易,并且如果某个特定集成出现问题,可以使您的代码在未来保持兼容。
还有一个不太明显的第三个好处,那就是与集成无关迫使我们仅找到那些非常通用的抽象和架构,这些抽象和架构可以在集成之间很好地泛化。鉴于基础技术的通用能力以及该领域的发展速度之快,拥有通用架构是使您的应用程序在未来保持兼容的好方法。
langchain-community
旨在拥有所有尚未在单独的 langchain-{partner}
包中维护的特定于集成的组件。今天,这仍然是大多数集成和大量代码。此代码主要由社区贡献,而 langchain
主要由核心维护人员编写。所有这些集成都使用可选依赖项和条件导入,这可以防止依赖项膨胀和冲突,但意味着兼容的依赖项版本不是明确的。鉴于 langchain-community
中的集成量以及集成更改的速度,很难遵循 semver 版本控制,我们目前没有。
所有这些都说明了,langchain
依赖于 langchain-community
没有大的好处,并且存在一些明显的缺点:langchain
中的功能应该与集成无关,langchain-community
不能被正确地版本化,并且依赖于 langchain-community
会增加 langchain
的漏洞暴露面。
有关组织原因的更多背景信息,请参阅我们的博客:https://blog.langchain.ac.cn/langchain-v0-1-0/