什么是 LangChain？
LangChain 是一个编程语言平台，可让开发者构建和连接模型，以无缝访问、转换和共享数据。它为模型开发提供了功能强大且用途多样的环境，支持操作数据结构、建立模型链，以及整合 LaMDA 等外部代理。
LangChain 具有独特的特征，因此非常适合构建利用语言模型完成各种任务的复杂 AI 应用。
LangChain 与 AI
LangChain 在 AI 开发方面具有诸多优势，尤其是在涉及 LLM 的应用中。其模块化设计提高了代码的可重用性，减少了开发时间，让您可以快速进行原型设计和迭代。分布式架构可确保可伸缩性和高可用性，从而高效地处理大量语言数据。
此外，LangChain 提供了与 LLM 交互的一致接口，消除了 API 管理的复杂性。这一简化的界面使开发者能够专注于构建应用，而不必担心基础设施问题。
LangChain 的工作原理是什么？
LangChain 基于模块化原则，将基于语言的 AI 系统分解为可重复使用的组件。这些组件称为“链”，封装了特定功能，例如数据检索、模型交互和内存管理。通过将这些链组合成各种配置，开发者可以定制 LangChain 来满足其应用的独特要求。
LangChain 采用了分布式架构，可对语言数据进行高效、可伸缩的处理。它采用基于微服务的设计，其中每条链作为独立的服务运行，有助于实现灵活的部署和管理。此架构支持与外部服务（包括 LLM 和云端数据源）无缝集成。
详细了解如何将 LangChain 与 VertexAI 搭配使用。
LangChain 的主要特性
模型互动
- 模型链接和嵌套：LangChain 支持对语言理解模型进行直接链接和嵌入，从而促进多跳推理和复杂语言理解任务
- 高效利用内存 ：LangChain 采用高效的内存分配技术，能够在有限的资源限制内处理要求大量计算的大型语言模型
数据连接和检索
- 多功能数据集成：LangChain 支持与结构化数据库和非结构化文本内容等各种数据源无缝集成；实现全面的语言理解和分析
- 高效的数据检索和缓存：LangChain 采用高效的数据检索和缓存机制，可确保对语言数据的快速访问，并最大限度地缩短模型推理过程中的延迟时间
链
- 多链支持：LangChain 能够在单个执行链中同时运行多种语言理解模型，从而实现模型之间的高效协作与协调
- 灵活的链式拓扑：LangChain 可让用户配置和优化链内语言理解模型的拓扑，确保高效执行和最佳资源分配
代理
- 多代理通信和交互：LangChain 支持创建和部署多种语言理解代理，从而实现模型间复杂的协作和协调
- 集中代理协调：LangChain 为语言理解代理提供集中式协调和监督功能，确保在多代理系统内实现高效的任务分配和资源管理。
内存
- 可扩展外部内存：LangChain 可灵活地整合自定义外部内存模块，使用户能够扩展和自定义该框架的内存管理功能，从而满足特定需求
- 自适应上下文分配：LangChain 利用自适应算法进行内存分配和使用，从而优化资源利用率，并确保高效的上下文存储和检索
LangChain 示例
LangChain 已用于开发各种基于语言的 AI 应用，包括：
聊天机器人
LangChain 为能够参与自然语言对话、回答问题和提供帮助的聊天机器人提供支持。
代码理解和协助
LangChain 支持开发各种工具，帮助开发者更高效地理解代码、编写更好的代码和调试代码。
相关产品和服务
Vertex AI 与 Langchain 进行了集成，后者是一个用于构建生成式 AI 应用的框架。这样，您就可以在自己的 Langchain 工作流中轻松使用 Vertex AI 的预训练模型。
更多链接和资源
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