LangChain 核心模块学习：Model I/O

input 提示词 output 大模型输出的结果

Model I/O 是 LangChain 为开发者提供的一套面向 LLM 的标准化模型接口，包括模型输入（Prompts）、模型输出（Output Parsers）和模型本身（Models）。

• Prompts：模板化、动态选择和管理模型输入
• Models：以通用接口调用语言模型
• Output Parser：从模型输出中提取信息，并规范化内容

模型抽象 Model

（注：对比 OpenAI Completion API和 Chat Completion API两个案例）

语言模型(LLMs)

LangChain 的核心组件。LangChain并不提供自己的LLMs，而是为与许多不同的LLMs（OpenAI、Cohere、Hugging Face等）进行交互提供了一个标准接口。

类继承关系：

参考文档 api.python.langchain.com/en/latest/l…

rust
复制代码
BaseLanguageModel --> BaseLLM --> LLM --> <name>  # Examples: AI21, HuggingFaceHub, OpenAI

BaseLanguageModel Class

BaseLanguageModel代码实现：github.com/langchain-a…

这个基类为语言模型定义了一个接口，该接口允许用户以不同的方式与模型交互（例如通过提示或消息）。generate_prompt 是其中的一个主要方法，它接受一系列提示，并返回模型的生成结果。

BaseLLM Class

代码实现：github.com/langchain-a…

这段代码定义了一个名为 BaseLLM 的抽象基类。这个基类的主要目的是提供一个基本的接口来处理大型语言模型 (LLM)

LLM Class

代码实现：github.com/langchain-a…

这段代码定义了一个名为 LLM 的类，该类继承自 BaseLLM。这个类的目的是为了为用户提供一个简化的接口来处理LLM（大型语言模型），而不期望用户实现完整的 _generate 方法。

LLMs 已支持模型清单

开发者文档：python.langchain.com/docs/integr…

代码实现：github.com/langchain-a…

使用 LangChain 调用 OpenAI GPT Completion API

代码实现：github.com/langchain-a…

BaseOpenAI Class

python
复制代码
class BaseOpenAI(BaseLLM):
    """OpenAI 大语言模型的基类。"""

    @property
    def lc_secrets(self) -> Dict[str, str]:
        return {"openai_api_key": "OPENAI_API_KEY"}

    @property
    def lc_serializable(self) -> bool:
        return True

    client: Any  #: :meta private:
    model_name: str = Field("text-davinci-003", alias="model")
    """使用的模型名。"""
    temperature: float = 0.7
    """要使用的采样温度。"""
    max_tokens: int = 256
    """完成中生成的最大令牌数。 
    -1表示根据提示和模型的最大上下文大小返回尽可能多的令牌。"""
    top_p: float = 1
    """在每一步考虑的令牌的总概率质量。"""
    frequency_penalty: float = 0
    """根据频率惩罚重复的令牌。"""
    presence_penalty: float = 0
    """惩罚重复的令牌。"""
    n: int = 1
    """为每个提示生成多少完成。"""
    best_of: int = 1
    """在服务器端生成best_of完成并返回“最佳”。"""
    model_kwargs: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    """保存任何未明确指定的`create`调用的有效模型参数。"""
    openai_api_key: Optional[str] = None
    openai_api_base: Optional[str] = None
    openai_organization: Optional[str] = None
    # 支持OpenAI的显式代理
    openai_proxy: Optional[str] = None
    batch_size: int = 20
    """传递多个文档以生成时使用的批处理大小。"""
    request_timeout: Optional[Union[float, Tuple[float, float]]] = None
    """向OpenAI完成API的请求超时。 默认为600秒。"""
    logit_bias: Optional[Dict[str, float]] = Field(default_factory=dict)
    """调整生成特定令牌的概率。"""
    max_retries: int = 6
    """生成时尝试的最大次数。"""
    streaming: bool = False
    """是否流式传输结果。"""
    allowed_special: Union[Literal["all"], AbstractSet[str]] = set()
    """允许的特殊令牌集。"""
    disallowed_special: Union[Literal["all"], Collection[str]] = "all"
    """不允许的特殊令牌集。"""
    tiktoken_model_name: Optional[str] = None
    """使用此类时传递给tiktoken的模型名。
    Tiktoken用于计算文档中的令牌数量以限制它们在某个限制以下。
    默认情况下，设置为None时，这将与嵌入模型名称相同。
    但是，在某些情况下，您可能希望使用此嵌入类与tiktoken不支持的模型名称。
    这可以包括使用Azure嵌入或使用多个模型提供商的情况，这些提供商公开了类似OpenAI的API但模型不同。
    在这些情况下，为了避免在调用tiktoken时出错，您可以在此处指定要使用的模型名称。"""

python
复制代码
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")
print(llm("Tell me a Joke"))

python
复制代码
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

data = client.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo-instruct",
  prompt="Tell me a Joke",
)

聊天模型(Chat Models)

语言模型的一种变体。虽然聊天模型在内部使用了语言模型，但它们提供的接口略有不同。

与其暴露一个“输入文本，输出文本”的API不同，它们提供了一个以“聊天消息”作为输入和输出的接口。

类继承关系：

rust
复制代码
BaseLanguageModel --> BaseChatModel --> <name>  # Examples: ChatOpenAI, ChatGooglePalm

主要抽象：

复制代码
AIMessage, BaseMessage, HumanMessage

BaseLanguageModel 跟LLM的一样 见上面介绍

BaseChatModel Class

代码实现：github.com/langchain-a…

python
复制代码
class BaseChatModel(BaseLanguageModel[BaseMessageChunk], ABC):
    cache: Optional[bool] = None
    """是否缓存响应。"""
    verbose: bool = Field(default_factory=_get_verbosity)
    """是否打印响应文本。"""
    callbacks: Callbacks = Field(default=None, exclude=True)
    """添加到运行追踪的回调函数。"""
    callback_manager: Optional[BaseCallbackManager] = Field(default=None, exclude=True)
    """添加到运行追踪的回调函数管理器。"""
    tags: Optional[List[str]] = Field(default=None, exclude=True)
    """添加到运行追踪的标签。"""
    metadata: Optional[Dict[str, Any]] = Field(default=None, exclude=True)
    """添加到运行追踪的元数据。"""

    # 需要子类实现的 _generate 抽象方法
    @abstractmethod
    def _generate(
        self,
        messages: List[BaseMessage],
        stop: Optional[List[str]] = None,
        run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> ChatResult:

ChatOpenAI Class（调用 Chat Completion API）

代码实现：github.com/langchain-a…

python
复制代码

class ChatOpenAI(BaseChatModel):
    """OpenAI Chat大语言模型的包装器。

    要使用，您应该已经安装了``openai`` python包，并且
    环境变量``OPENAI_API_KEY``已使用您的API密钥进行设置。

    即使未在此类上明确保存，也可以传入任何有效的参数
    至openai.create调用。
    """

    @property
    def lc_secrets(self) -> Dict[str, str]:
        return {"openai_api_key": "OPENAI_API_KEY"}

    @property
    def lc_serializable(self) -> bool:
        return True

    client: Any = None  #: :meta private:
    model_name: str = Field(default="gpt-3.5-turbo", alias="model")
    """要使用的模型名。"""
    temperature: float = 0.7
    """使用的采样温度。"""
    model_kwargs: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    """保存任何未明确指定的`create`调用的有效模型参数。"""
    openai_api_key: Optional[str] = None
    """API请求的基础URL路径，
    如果不使用代理或服务仿真器，请留空。"""
    openai_api_base: Optional[str] = None
    openai_organization: Optional[str] = None
    # 支持OpenAI的显式代理
    openai_proxy: Optional[str] = None
    request_timeout: Optional[Union[float, Tuple[float, float]]] = None
    """请求OpenAI完成API的超时。默认为600秒。"""
    max_retries: int = 6
    """生成时尝试的最大次数。"""
    streaming: bool = False
    """是否流式传输结果。"""
    n: int = 1
    """为每个提示生成的聊天完成数。"""
    max_tokens: Optional[int] = None
    """生成的最大令牌数。"""
    tiktoken_model_name: Optional[str] = None
    """使用此类时传递给tiktoken的模型名称。
    Tiktoken用于计算文档中的令牌数以限制
    它们在某个限制之下。默认情况下，当设置为None时，这将
    与嵌入模型名称相同。但是，在某些情况下，
    您可能希望使用此嵌入类，模型名称不
    由tiktoken支持。这可能包括使用Azure嵌入或
    使用其中之一的多个模型提供商公开类似OpenAI的
    API但模型不同。在这些情况下，为了避免在调用tiktoken时出错，
    您可以在这里指定要使用的模型名称。"""

ChatOpenAI 使用示例

python
复制代码
from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)

messages = [SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
 HumanMessage(content="Who won the world series in 2020?"),
 AIMessage(content="The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."), 
 HumanMessage(content="Where was it played?")]
 
chat_result = chat_model(messages)

对比调用 OpenAI API

python
复制代码
import openai
data = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)
print(data)

model介绍

langchain支持 多种模型

• LLM
• chat model

langchain提供统一的API 定义模型 屏蔽底层的差别

Prompt Template 提示词模版

适用不同场景 使用模版 不同场景 使用不同的值

Parse 处理输出结果

langchain支持 多种模型 将大模型的输出 进行统一 规范化输出

LangChain 设计:实现联网查询

流程描述

用户输出 结合模版 生成prompt 调用大模型 询问搜索引擎

• 如果结果不满足 会重新询问大模型 重新生成prompt 调用大模型

LangChain 设计:结合联网与向量数据库

添加缓存功能

• 查询的结果保存下来 不需要每次都调用搜索引擎

如何系统的去学习大模型LLM ？

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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