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       2023年是LLM（大语言模型）的元年，在这一年底座大模型，微调大模型，部署大模型并驾齐驱，发展的如火如荼。然而，目前的大模型并非完美，上下文窗口有限，幻觉问题等等问题，而各大厂商的大模型的API接口、数据格式和工具难以统一，而像LangChain和LlamaIndex这样的大模型应用框架解决了大模型“最后1公里”。

       之前我对LangChain比较零散的使用过，本文将对LangChain的六大核心模块中重要概念进行罗列，希望可以给读者一个更清晰更全面的应用指导。六大核心模块，如下图所示：

PS：由于LangChain社区发展快，所以此思维导图持续更新中......

LangChain六大模块

一、Model I/O

1.1 模型包装器

       LLM主要分为续写（Completion）和聊天（Chat Completion）两种模式，LangChain也同样适配。

- 01 LLM模型包装器

       LangChain已经实现了50种不同大语言模型的Completion类型API的包装器，包括OpenAI、Llama.cpp、Cohere、Anthropic等。OpenAI的Text Completion类型API在2023年7月进行最后一次更新，2020-2022年的模型text-davinci-003、text-davinci-002、Davinci、Curie、Babbage、Ada等只能通过Completion接口访问，而像GPT-3.5-Turbo、GPT-4等模型的访问可以通过Chat Completion来访问。

- 02 聊天模型包装器

- 01 ChatOpenAI：用于包装OpenAI Chat大语言模型（如GPT-4和GPT-3.5-Turbo）

- 02 AzureChatOpenAI：用于包装Azure平台上的OpenAI模型

- 03 PromptLayerChatOpenAI：用于包装PromptLayer平台上的OpenAI模型

- 04 ChatAnthropic：用于包装Anthropic平台上的大语言模型

- 05 ChatGooglePalm：用于包装Google Palm平台上的大语言模型

- 06 Chat Vertex AI：用于包装Vertex AI平台上的大语言模型，如Vertex AI的PaLM API中包含了Google的PaLM2的端点

1.2 提示词模板管理

       Prompt对于LLM来说非常重要，而LangChain为复杂的Prompt预置了很多模板，常见的如下所示：

- 01 PromptTemplate包装器

- 02 ChatPromptTemplate包装器

- 03 FewShotPrompt Template模板

- 04 多功能提示词模板

1.3 输出解析器

        LLM的输出经常会被应用于下游任务，比如在Prompt中添加“请输出JSON格式”，但模型返回的字符串形式JSON还需要进行转换为JSON对象，但在实际使用中，常常会遇到异常，因此LangChain退出了输出解析器来解决上述问题，常见的输出解析器如下所示：

- 01 BooleanOutputParser：用于解析布尔值类型的输出

- 02 CommaSeparatedList OutputParser：用于解析以逗号分隔的列表类型的输出

- 03 DatetimeOutputParser：用于解析日期时间类型的输出

- 04 EnumOutputParser：用于解析枚举类型的输出

- 05 ListOutputParser：用于解析列表类型的输出

- 06 PydanticOutputParser：用于解析符合Pydantic大语言模型需求的输出

- 07 StructuredOutputParser：用于解析具有特定结构的输出

二、Retrieval

2.1 数据加载器

       LLM并不完美，比如训练数据是有时间限制的，GPT-4训练数据日期截止到2023年4月，也就是说GPT-4并不能回答2023年4月之后世界发生的事情。LangChain通过支持RAG功能来添加辅助数据来缓减LLM知识更新的问题，一定程度上可以缓减幻觉。LangChain支持的数据源格式，如下所示：

- 01 CSV：CSVLoader

- 02 文件目录：DirectoryLoader

- 03 HTML：HTMLLoader

- 04 JSON：JSONLoader

- 05 Markdown：MarkdownLoader

- 06 PDF文档加载：

• PyPDF文档加载器
• 在线PDF文档加载器
• PyPDFium2文档加载器
• PDFMiner文档加载器
• PyMuPDF文档加载器
• PyPDFDirectoryLoader文档加载器
• PDFlumberLoader文档加载器

2.2 嵌入模型包装器

- 01 自然语言模型嵌入

• OpenAIEmbeddings
• HuggingFaceEmbeddings
• HuggingFaceHubEmbeddings
• HuggingFaceInstructEmbeddings
• SelfHostedHuggingFaceEmbeddings
• SelfHostedHuggingFaceInstructEmbeddings

- 02 AI平台或云服务嵌入

• Elasticsearch
• SagemakerEndpoint
• DeepInfra

- 03 专门的嵌入模型

• AsymmetricSemanticEmbedding
• SymmetricSemanticEmbedding

- 04 子托管嵌入

• SelfHostedEmbeddings

- 05 仿真或测试嵌入

• FakeEmbeddings

- 06 其他类型

• Cohere
• LlamaCpp
• ModelScope
• TensorflowHub
• MosaicMLInstructor
• MiniMax
• Bedrock
• DashScope
• Embaas

2.3 文档转换器

- 01 按字符切割

- 02 代码切割：RecursiveCharacterTextSplitter

- 03 Markdown标题文本切割器：MarkdownHeaderTextSplitter

- 04 按字符递归切割

- 05 按Token切割

• Tiktoken标记切割器
• SpaCyTextSplitter标记切割器
• SentenceTransformersTokenTextSplitter标记切割器
• NLTKTextSplitter标记切割器
• Hugging Face标记切割器

2.4 向量存储库

- 01 FAISS

- 02 Chroma

- 03 Pinecone

- 04 Zilliz

2.5 检索器

- 01 自查询检索器

- 02 时间加权向量存储检索器

- 03 向量存储支持的检索器

- 04 网络研究检索器

三、Chains

       Chain是LangChain中非常重要的组件，作用是管理应用程序中的数据流动，可以把不同组件（或者其他Chain组件）链接在一起，从而构建完整的数据处理流程。常见的Chain，如下所示：

3.1 基础链

- 01 LLMChain

- 02 路由链

- 03 顺序链

3.2 文档链

- 01 Stuff链

- 02 Refine链

- 03 MapReduce链

- 04 重排链

四、Agents

4.1 Agent类型

- 01 Action Agent

• ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
• REACT_DOCSTORE
• SELF_ASK_WITH_SEARCH
• CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
• CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
• CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
• STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

- 02 langchain.experimental

- 01 Plan and Execute Agent

- 02 Autonomous Agent

• Baby AGI

- 03 Generative Agent

• 模拟斯坦福小镇多智能体

4.2 Tools组件

4.3 Toolkits组件

4.4 AgentExecutor组件

五、Memory

       LLM实际上是无记忆的，在聊天机器人中，历史消息是非常重要的，LangChain使用Memory组件来存储历史信息，下面是常见的Memory类型：

• 01 ConversationTokenBufferMemory
• 02 ConversationBufferMemory
• 03 ConversationBufferWindowMemory
• 04 ConversationEntityMemory
• 05 ConversationKGMemory
• 06 CombinedMemory
• 07 ReadOnlySharedMemory
• 08 SQLChatMessageHistory
• 09 MongoDBChatMessageHistory
• 10 DynamoDBChatMessageHistory

六、Callbacks

       在IT领域中，回调是一个非常重要的概念。回调处理器允许开发者在特定事件发生时执行自定义操作，在许多场景中非常有用，比如日志记录、性能监控、流式处理等。下面是设置Callback的一些事件：

6.1 LLM事件

- 01 on_llm_start

- 02 on_llm_new_token

- 03 on_llm_end

- 04 on_llm_error

6.2 聊天模型事件

- 01 on_chat_model_start

6.3 链事件

- 01 on_chain_start

- 02 on_chain_end

- 03 on_chain_error

6.4 工具事件

- 01 on_tool_start

- 02 on_tool_end

- 03 on_tool_error

6.5 其他事件

- 01 on_text

- 02 on_agent_action

- 03 on_agent_finish

总结：

       本文主要是对LangChain六大核心组件基本概念以及列出重要组件的介绍，但是由于内容多，而且LangChain更新快，尽量展示出更多的内容，但缺少更多介绍细节，也难免有遗漏，敬请期待后续更新更多内容......

参考文献：

[1] https://python.langchain.com/docs

[2] https://u.jd.com/JisePtB