兰班概论。-DEV365 开发者社区

什么是兰班？

Langchain是一个软件开发框架，旨在简化使用大语言模型（LLMS）创建应用程序。作为语言模型集成框架，Langchain的用例在很大程度上与一般语言模型的用例重叠，包括文档分析和摘要，聊天机器人和代码分析。

使用Langchain有什么好处？

使用Langchain，Clude的主要好处：

易用性：Langchain非常易于使用，即使对于不熟悉LLM的开发人员也很容易使用。
灵活性：Langchain非常灵活，可用于创建各种应用程序。
可伸缩性：Langchain是可扩展的，可用于创建可以处理大量数据的应用程序。

如何开始兰班

要开始使用Langchain，您将需要：

安装Langchain库。
创建一个新的Langchain项目。
向您的项目添加LLM。
编写您的应用程序代码。

这是如何使用Langchain创建聊天机器人的示例：

import langchain

# Create a new LangChain chatbot.
chatbot = langchain.Chatbot()

# Add an LLM to the chatbot.
chatbot.add_model("gpt-3")

# Write the chatbot's code.
@chatbot.on_message
def handle_message(message):
  # Get the user's message.
  user_message = message.text

  # Respond to the user's message.
  chatbot.reply(user_message)

# Run the chatbot.
chatbot.run()

用例

Langchain可用于多种应用，包括：

文档分析和摘要：可以使用Langchain来分析文档并总结其内容。这对于研究，客户支持和营销等任务很有用。
聊天机器人：Langchain可用于创建可以与自然语言与用户交互的聊天机器人。这对于诸如客户服务，销售和教育等任务很有用。
代码分析：兰链可用于分析代码并确定潜在错误。这对于诸如软件开发，质量保证和安全性等任务很有用。
其他应用程序：Langchain也可以用于各种其他应用程序，例如翻译，创意写作和游戏。

自主代理

Langchain可用于创建可以做出决策并在现实世界中采取行动的自主代理。例如，Langchain可用于创建一个可以浏览仓库和拾取物品的机器人，或者可以安全导航流量的自动驾驶汽车。

代理模拟

Langchain也可用于创建自主剂的模拟。这对于测试和评估新代理算法或安全环境中的培训代理可能很有用。

关于文档的问题

兰链可用于回答有关文件的问题。例如，Langchain可用于回答有关研究论文，产品手册或法律文件的问题。
示例。

import langchain

# Create a new LangChain document analyzer.
analyzer = langchain.DocumentAnalyzer()

# Analyze the document.
analyzer.analyze("This is a document about the use of LangChain.")

# Get the summary of the document.
summary = analyzer.summary()

# Print the summary.
print(summary)

查询表格数据

Langchain可用于查询表格数据。例如，Langchain可用于查询客户记录数据库，财务数据电子表格或科学数据表。

示例。

import langchain

# Create a new LangChain tabular data query.
query = langchain.TabularDataQuery()

# Set the data source.
query.set_data_source("https://www.example.com/data.csv")

# Set the query.
query.set_query("SELECT * FROM data WHERE age > 18")

# Get the results of the query.
results = query.results()

# Print the results.
for result in results:
  print(result)

与API相互作用

Langchain可用于与API相互作用。例如，Langchain可用于从API获取天气数据，从API获取股票报价或从API获取说明。
示例。

import langchain

# Create a new LangChain API client.
client = langchain.APIClient()

# Set the API endpoint.
client.set_endpoint("https://www.example.com/api")

# Set the API key.
client.set_api_key("YOUR_API_KEY")

# Make a request.
response = client.get("/users")

# Print the response.
print(response)

萃取

Langchain可用于从文本中提取信息。例如，Langchain可用于从文档中提取人的名字，文件日期或文档中的产品价格。
示例。

import langchain

# Create a new LangChain text extractor.
extractor = langchain.TextExtractor()

# Set the document.
extractor.set_document("This is a document about the use of LangChain.")

# Extract the names of people.
names = extractor.extract_names()

# Print the names.
for name in names:
  print(name)

摘要

兰链可用于总结文本。例如，Langchain可用于总结研究论文，产品手册或法律文件。
示例。

import langchain

# Create a new LangChain text summarizer.
summarizer = langchain.TextSummarizer()

# Set the document.
summarizer.set_document("This is a document about the use of LangChain.")

# Get the summary.
summary = summarizer.summary()

# Print the summary.
print(summary)

评估

Langchain可用于评估LLM的性能。例如，Langchain可用于评估LLM对问题的答案的准确性，LLM生成的文本的流利度或LLM代码的正确性。
示例。

import langchain

# Create a new LangChain LLM evaluator.
evaluator = langchain.LLMEvaluator()

# Set the LLM.
evaluator.set_llm("gpt-3")

# Evaluate the LLM.
results = evaluator.evaluate()

# Print the results.
for result in results:
  print(result)

Langchain是一个强大的框架，可用于使用LLMS创建各种应用程序。如果您正在寻找一种简化LLM驱动应用程序开发的方法，那么Langchain是一个不错的选择。要了解更多并吸引社区，这是他们文档的链接。（https://python.langchain.com/en/latest/index.html）