LangChain 是什么？

LangChain 是一个利用语言模型开发应用程序的框架，将自然语言处理和生成技术融入到应用程序的构建中，从而使开发人员能够创造出更具交互性、智能化和用户友好的应用程序。
LangChain 将语言模型与其他数据源连接起来，增强了数据感知；允许语言模型与其环境互动。

所谓增强数据感知

假设正在开发一个聊天机器人应用程序。将语言模型与其他数据源连接起来，可能包括以下几个方面：
- 实时数据： 将实时的、动态变化的数据源与语言模型连接，以便机器人可以根据最新信息生成回答。例如，将实时天气数据连接到语言模型可以使机器人能够根据当前的天气情况生成有关天气的回答。
- 知识库： 连接到知识库、数据库或网络数据，以便语言模型可以从中提取事实、信息和背景知识。这可以让机器人回答更加准确的问题，提供更详细的解释，并在对话中展示更多的专业水平知识。
- 用户数据： 连接到用户个人资料、历史对话或偏好设置等数据，使语言模型能够个性化地与用户互动，提供更符合用户兴趣和需求的回答。
- 多媒体内容： 将图像、音频或视频数据连接到语言模型，使其能够分析和理解多媒体内容，并根据内容生成文本描述。
总而言之，“增强数据感知” 丰富语言模型的背景知识，使其能够在生成文本、回答问题和进行对话时更加智能和有洞察力。这种连接可以帮助语言模型更好地理解上下文，并更好地满足用户的需求。

"允许语言模型与其环境互动"意味着语言模型被视为一个代理，它可以在一个特定的环境中执行任务，与环境进行互动，以实现各种功能。例如：
- 对话系统： 语言模型可以作为代理在对话系统中与用户互动。用户通过提问、发送消息等方式与语言模型进行交流，模型理解并生成适当的回应，从而创建有意义的对话。
- 智能助手： 语言模型可以作为代理在智能助手应用中执行任务。例如，用户可以向助手提出任务，如创建提醒、查询日程、发送邮件等，语言模型会根据指令与环境（应用程序、互联网服务等）互动来执行任务。
- 信息检索： 语言模型可以代表用户与大量的信息源互动，以提供有关特定话题的信息。用户可以提出问题，语言模型根据其理解和环境互动，从数据库、网络等获取相关信息并生成答案。
- 智能编程： 在编程领域，语言模型可以作为代理与开发环境互动。开发人员可以使用自然语言来描述他们的意图，然后语言模型可以将其转化为代码，与编程环境交互，从而帮助编写程序。
总而言之，将语言模型视为代理，允许其与环境互动，可以实现自然语言交互、任务执行和信息检索等功能。这种代理与环境互动的能力可以在多个应用领域中提供更智能、更灵活的解决方案。

正如上述所言，LangChain 是一个利用语言模型开发应用程序的框架，所以我们使用 LangChain 通常需要与一个或多个模型提供商（比如OpenAI）、数据存储、API 等集成。在本例中，我们将使用 OpenAI 的模型 API。
pip：
```
pip install openai
```