LangChain提供一個模組化、可擴展的框架，用於連結大型語言模型、外部資料來源與自訂邏輯。它簡化了聊天機器人、代理人、QA系統等的建立，提供鏈結、提示、記憶管理與工具整合的統一API。
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LangChain
LangChain提供一個模組化、可擴展的框架，用於連結大型語言模型、外部資料來源與自訂邏輯。它簡化了聊天機器人、代理人、QA系統等的建立，提供鏈結、提示、記憶管理與工具整合的統一API。
精選
LangChain 是什麼？
LangChain是一個開源Python框架，旨在加速AI驅動應用的開發。它提供多個語言模型調用（鏈）、與外部工具互動的代理人建立、以及對話記憶的管理抽象。開發者可以定義提示、輸出解析器和端到端的工作流程。整合包括向量庫、資料庫、API和託管平台，可支援商用聊天機器人、文件分析、程式碼助手與客製化AI管線。
誰會使用 LangChain？
- AI 開發者
- 機器學習工程師
- 資料科學家
- NLP研究人員
- 建構AI應用的軟體工程師
如何使用 LangChain？
- 步驟一：使用 pip install langchain 安裝。
- 步驟二：匯入語言模型與鏈結類別。
- 步驟三：定義提示與鏈結步驟。
- 步驟四：配置記憶體或狀態管理。
- 步驟五：將外部工具或API整合到代理人中。
- 步驟六：執行 chain.run() 或 agent.run() 並處理結果。
平台
- mac
- windows
- linux
LangChain 的核心特徵與益處
主要功能
- 多步工作流程的鏈結抽象
- 具有工具支援的代理人框架
- 提示模板與輸出解析器
- 對話狀態的記憶模組
- 與API、資料庫和向量庫的整合
- 支持非同步與同步執行
優點
- 加快AI應用開發速度
- 模組化且可擴展的架構設計
- 與外部資料來源無縫整合
- 社群驅動，擁有豐富的文件資源
- 支援商業級管線與部署
LangChain 的主要使用案例與應用
- 客服聊天機器人
- 文件問答系統
- 自動程式碼審查與產生
- 知識庫檢索助手
- 資料提取與摘要流程
LangChain 的常見問答
LangChain 公司信息
LangChain 評論
5/5
LangChain 的主要競爭對手和替代方案？
- Haystack
- LlamaIndex
- PromptFlow
- OpenAI Functions
- Microsoft Semantic Kernel