什么是大语言模型？

大语言模型是一种人工智能模型，通常使用深度学习技术（如神经网络）来理解和生成人类语言。这些模型拥有非常多的参数，可以达到数十亿甚至更多，使得它们能够处理高度复杂的语言模式。

我们可以将大语言模型视为一个巨大的预测机器，其训练过程基于“猜词”任务：给定一段文本的开头，模型需要预测下一个词是什么。通过大量的训练数据（如互联网上的文本），模型试图理解词语和词组的用法和含义，以及它们如何组合形成意义。通过不断学习和调整参数，模型的预测能力变得越来越准确。

发展历程

LLM 生态

基座大模型

参考：大模型综合能力评测对比表

热门开发框架/平台

Langchain ：是一个基于语言模型开发应用程序的框架
https://github.com/langchain-ai/langchain

LlamaIndex：是一个旨在促进私有或领域特定数据与大语言模型集成的数据框架。
https://github.com/run-llama/llama_index

Dify：是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。
https://github.com/langgenius/dify

AutoGen：提供了一个作为高级抽象的多智能体对话框架。
https://github.com/microsoft/autogen

LangChain导言

**LangChain **是一个用于开发由大型语言模型（LLM）提供支持的应用程序的框架。

LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发人员构建端到端的应用程序，利用大型语言模型作为核心驱动力。它提供了一系列工具、组件和接口，简化了使用语言模型和聊天模型构建支持应用程序的过程。

LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：

• 开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建您的应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。
• 产品化：使用LangSmith检查、监控和评估您的链，以便您可以放心地持续优化和部署。
• 部署：使用LangServe将任何链转换为API。

整体架构图

具体来说，该框架由以下开源库组成：

• langchain-core：基础抽象和LangChain表达式语言。
• langchain-community：第三方集成。
  • 合作伙伴包（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等等）：一些集成已进一步拆分为它们自己的轻量级包，这些包仅仅依赖于 langchain-core。
• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
• langgraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，使用LLM构建健壮且有状态的多参与者应用程序（agent）。
• langserver：将LangChain链部署为REST API。
• LangSmith：一个开发人员平台，可让我们调试、测试、评估和监控LLM应用程序。

创始人

LangChain 是由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 在 2023 年在美国加利福尼亚州创建的人工智能公司。Harrison Chase 担任首席执行官。

LangChain 框架 是由 Harrison Chase 在 2022 年 10 月作为开源软件项目推出的，旨在将大型语言模型（比如 GPT-4）与外部计算和数据源结合起来。

解决的问题

LangChain 主要解决以下问题：

• 数据感知：将语言模型与其他数据源相连接，使其具备对数据的感知能力。
• 主动性：允许语言模型与其环境进行交互，具备主动响应和推理的能力。

LangChain 旨在提供上下文感知和推理能力，使应用程序更智能和灵活。

生态系统

🦜🛠️ LangSmith

跟踪和评估您的语言模型应用程序和智能代理，以帮助您从原型转向生产。

🦜🕸️ LangGraph

使用LLM构建有状态的多参与者应用程序，构建在（并打算与）LangChain原语一起使用。

🦜🏓 LangServe

将LangChain可运行文件和链部署为REST API。

安装LangChain

LangChain 支持 Python 和 JavaScript 两个开发版本，我们这个分享使用 python3.11 版本进行讲解。

安装 Python 参考文档：python安装

安装 langchain （版本 v0.2）：

pip install langchain

更多详情信息参考文档：langchain安装

小结

本文介绍了什么是大语言模型，LangChain 基本信息、LangChain 生态系统以及 LangChain 安装。

接下来，笔者将逐步深入介绍 LangChain 的入门开发，为您揭开人工智能世界的新篇章！敬请期待，探索LangChain的无限可能！

《构建一个简单的LLM应用程序》
《构建聊天机器人》
《向量存储和检索》
《构建代理》
…

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