本篇介绍Langchain相关面试题。
本次将会分为上下两个部分，本篇章将会介绍前三个问题，下一次在将后三个问题补充完毕。
以下是一个快捷目录：
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什么是 LangChain?
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LangChain 包含哪些部分？
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LangChain 中 Chat Message History 是什么？
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介绍一下LangChain Agent?
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LangChain 如何Embedding & vector store？
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LangChain 存在哪些问题及方法方案
什么是 LangChain?
LangChain 是一个基于语言模型的框架，用于构建聊天机器人、生成式问答（GQA）、摘要等功能。它的核心思想是将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的语言模型应用。LangChain 的起源可以追溯到 2022 年 10 月，由创造者 Harrison Chase 在那时提交了第一个版本。
LangChain 包含哪些部分？
为了能够帮助大家理解，附上LangChain的流程图，如上所示。从上图可知，主要包括以下部分：
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模型（Models）： 这指的是各种不同的语言模型以及它们的集成版本，例如GPT-4等大型语言模型。LangChain对这些来自不同公司的高级模型进行了概括，并封装了通用的API接口。利用这些API，用户能够方便地调用和控制各个公司的大模型。
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提示（Prompts）： 涉及到提示的管理、优化和序列化过程。在大语言模型的应用中，提示词发挥着至关重要的作用，无论是构建聊天机器人还是进行AI绘画，有效的提示词都是不可或缺的元素。
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记忆（Memory）： 它负责存储与模型交互时的上下文状态信息。由于模型本身不具备保存上下文的能力，因此在与模型交流时，传递相关的对话内容上下文变得十分必要。
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索引（Indexes）： 用于将文档结构化，以便更加高效地与模型进行互动。
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链（Chains）： 代表了对各种组件进行的一系列调用操作。
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代理（Agents）： 确定模型应当执行哪些操作，它们会管理执行流程并监控整个过程直至任务完成。
LangChain 中 Chat Message History 是什么？
Chat Message History 是 Langchain 框架中的一个组件，用于存储和管理聊天消息的历史记录。它可以跟踪和保存用户与AI之间的对话，以便在需要时进行检索和分析。Langchain 提供了不同的Chat Message History 实现方式，包括以下：
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StreamlitChatMessageHistory： 用于在 Streamlit 应用程序中存储和使用聊天消息历史记录。它使用 Streamlit 会话状态来存储消息，并可以与 ConversationBufferMemory 以及链或代理一起使用。
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CassandraChatMessageHistory： 使用 Apache Cassandra 数据库来存储聊天消息历史记录。Cassandra 是一种高度可扩展和高可用的 NoSQL 数据库，适用于存储大量数据。
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MongoDBChatMessageHistory： 使用 MongoDB 数据库来存储聊天消息历史记录。MongoDB 是一种面向文档的 NoSQL 数据库，使用类似 JSON 的文档进行存储。
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