简介
最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说是不是什么都做不了呢？
当然不是，虽然小公司或者个人不能开发底层的大语言模型，但是我们可以在大语言模型之上进行应用开发，这应该就是我们现在能做到的。
今天给大家介绍一个大语言模型的开发框架langchain，有了它，在AI的世界，你可以如虎添翼。
什么是langchain
简单来说，langchain是一个基于大语言模型只上的开发框架，有了他，我们就可以轻松在各种大模型之上进行实际应用的开发。
langchain的主要特点有两个，第一点就是组件化。langchain提供了各种封装好的组件供我们使用，大大缩短了我们开发的时间。
第二点就是提供了工具链，可以组装各种组件，从而实现更加复杂的功能。
langchain的安装
废话不多说，我们来看下langchain是如何安装的。
AI时代大家一定要学一下python，至于为什么要学习python呢？因为其他语言都不好使……
langchain实际上是python的一个开发包，所以可以通过pip或者conda两种方式来安装：
pip安装：
复制代码pip install langchain
conda安装：
r复制代码conda install langchain -c conda-forge
默认情况下上面的安装方式是最简单的安装，还有很多和langchain集成的modules并没有安装进来，如果你希望安装common LLM providers的依赖模块，那么可以通过下面的命令：
css复制代码pip install langchain[llms]
如果你想安装所有的模块，那么可以使用下面的命令：
css复制代码pip install langchain[all]
因为langchain是开源软件，所以你也可以通过源代码来安装,下载好源代码之后，通过下面的命令安装即可：
erlang复制代码pip install -e .
langchain快速使用
下面我们以几个具体的例子来讲解一下langchain如何使用的。
因为langchain只是一个大语言模型上的开发框架，它的所有的能力都是依赖于大语言模型的，所以在使用langchain之前，我们需要一个大语言模型，最简单同时也是最强大的大语言模型就是openai的chatgpt了。
接下来我们就以接入openai为例子进行讲解。
当然langchain也可以接入其他的大语言模型框架，后面的系列教程中我们会详细讲解。
要使用openai，必须先注册一个openai的账号，然后拿到openai的api key。
具体的注册流程这里就不讲了。大家可以自行参考网络上的各种教程。
有了api key之后，我们需要配置一下环境变量：
ini复制代码export OPENAI_API_KEY="..."
然后安装openai的包：
复制代码pip install openai
接下来就可以愉快的使用openai提供的各种功能了。
当然，如果你不想在环境变量中配置openai的key，我们也可以在OpenAI的构造函数中传入openai_api_key:
ini复制代码from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")
构建应用
有了上面的准备工作，接下来我们就可以开始使用langchain了。
当然，最最基础的一个应用就是跟大模型交互了，比如跟openai交互，我们可以让openai给我们写首诗：
python复制代码>>> from langchain.llms import OpenAI
>>> llm = OpenAI(temperature=0.9)
>>> llm.predict("请以古龙的口吻，写首关于春天诗")
春天来了，万物复苏，
终于迎来了一个新的时辰，
草儿花儿抬起头，
喜迎新绿与绚丽的颜色。
山林里，小草发芽，
河畔边，花儿香烈，
这让我们感到心旷神怡，
这真是一个美好的世界。
春天来了，列位朋友，
请喜迎这样一个新时辰，
不要抱怨什么，
享受春的温暖与欣慰。
虽然写出来了，但是我觉得写的一般般吧。
但是这不重要，我们知道了如何通过langchain来调用openai的大模型，这个才是最重要的。
聊天模式
上面我们调用LLM使用用的是”text in, text out”的模型。
虽然聊天模式也是基于LLM，但是他更进了一步，因为他保存了会话的上下问题，所以在对话上更加智能化。
在代码上，传入的就不是文本了，而是message对象。
在langchain中，目前支持下面几种消息类型：AIMessage, HumanMessage, SystemMessage 和 ChatMessage。
在绝大多数情况下，我们只需要用到AIMessage, HumanMessage, SystemMessage即可。
下面是使用的代码例子：
javascript复制代码from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
AIMessage,
HumanMessage,
SystemMessage
)
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
chat.predict_messages([HumanMessage(content="请以古龙的口吻，写首关于春天诗")])
那么聊天模式和LLM模式有什么不一样呢？
大家可以看到，聊天模式调用的是predict_messages接口， 而LLM模式调用的是predict接口。
事实上聊天模式底层还是使用的是LLM，为了方便大家的使用，你也可以直接使用chat.predict方法来进行LLM方式的调用，如下所示：
arduino复制代码chat.predict("请以古龙的口吻，写首关于春天诗")
Prompt的模板
开发过LLM应用的人都知道，在LLM中Prompt是非常重要的，一个好的Prompt直接决定了这个应用的质量。
但是Prompt肯定需要结合用户的输入和我们自己做的一些限定来结合使用。
这时候就需要用到Prompt的模板功能了。 我们可以在系统中设置好模板，用户只需要填充模板中的特定消息即可。
在LLM模式中，可以使用PromptTemplates，这样来写：
ini复制代码from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate.from_template("请帮忙我详细描述一下这个物体，这个物体的名字是: {object}?")
prompt.format(object="猫")
最后生成的结果如下：
makefile复制代码请帮忙我详细描述一下这个物体，这个物体的名字是: 猫
如果是在chat models中，代码会复杂一点点，但是逻辑实际上是一样的。 在chat models中，需要用到几种MessagePromptTemplate，比如：ChatPromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate和HumanMessagePromptTemplate。
我们具体来看下如何使用：
ini复制代码from langchain.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
template = "现在，你的角色是{your_role}, 请根据你的角色回答后续的问题."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template = "{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_messages(your_role="教师", text="世界上最远的地方是哪里？")
对应的输出如下：
css复制代码[ SystemMessage(content="现在，你的角色是教师, 请根据你的角色回答后续的问题.", additional_kwargs={}), HumanMessage(content="世界上最远的地方是哪里？")]
非常完美。
Chains
langchain还有一个非常有用的功能就是Chains，他可以把多种不同的功能结合起来。
比如上面我们用到了LLM，还用到了Prompt的模板，那么我们可以用Chains把他们结合起来：
java复制代码from langchain.chains import LLMChain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
chain.run("猫")
当然，也可以结合chat使用：
ini复制代码from langchain import LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
template = "现在，你的角色是{your_role}, 请根据你的角色回答后续的问题."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template = "{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt)
chain.run(your_role="教师", text="世界上最远的地方是哪里？")
Agents
什么是agents? 从字面意义上看，Agents就是代理。
事实上langchain中的Agents就是代理的意思。
比如我们现在需要向openai询问昨天的天气，但是openai本身只是一个大模型，它并不知道实时的信息。但是通过agents就可以先进行一次判断，看看这个问题是交给大模型处理合适，还是交给搜索引擎来查询比较合适。
这就是agents的作用。
agents利用LLM来判断需要怎么处理这个任务，并且以什么样的顺序来处理这个任务。
但是使用agents是要有些条件的，首先你这个LLM模型必须支持agent，这样才能进行后续的工作。
其次是需要挑选合适的工具来进行你想要做的事情，比如：Google Search, Database lookup, Python REPL等等。
最后就是需要指定支持的agent的名字，这样LLM才知道到底需要进行哪种action。
下面是一个使用SerpAPI结合openai来进行搜索的例子：
ini复制代码from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain.llms import OpenAI
# The language model we're going to use to control the agent.
llm = OpenAI(temperature=0)
# The tools we'll give the Agent access to. Note that the 'llm-math' tool uses an LLM, so we need to pass that in.
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# Finally, let's initialize an agent with the tools, the language model, and the type of agent we want to use.
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# Let's test it out!
agent.run("What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit? What is that number raised to the .023 power?")
agent比较复杂，功能也很强大，后续我们会详细讲解。
Memory
最后要讲解的langchain的一个功能就是Memory。
因为很多时候，我们的应用应该是一个有状态的，也就是说应用需要知道你之前做了什么，这样才可以给用户提供更好的服务。
但是之前我们将的LLM或者chain都是无状态的。
所以langchain提供了一个Memory的功能，可以把之前的输入输出保存起来，方便后续的使用。
总结
有了langchain的各种工具，现在你就可以快速开发一个属于你自己的LLM应用啦。
