以下為 Slides 內(nèi)容概要，內(nèi)容由?Claude?V2 模型生成并稍作優(yōu)化。??

最近我們編制了一份詳盡的 LangChain 模塊教程，其目的是讓讀者快速上手這個強大的基于大語言模型的開發(fā)框架。在這篇博文中，我會按照教程的主要內(nèi)容，帶您一起探索 LangChain 的六大神奇模塊（的前三個模塊）。

?? 六大核心模塊概覽

教程首先概述了 LangChain 的六大核心模塊，分別是：Model I/O、Data Connection、Memory、Chains、Agents 和 Callbacks。其中，Model I/O 管理模型和輸入輸出；Data Connection 獲取和處理數(shù)據(jù)；Memory 存儲會話歷史；Chains 連接各模塊構(gòu)建流水線；Agents 基于 Chains 開發(fā)完整應(yīng)用；Callbacks 用于跟蹤和調(diào)試。這些模塊為開發(fā)人員提供了豐富的工具，使得構(gòu)建基于 LLM 的 AI 系統(tǒng)變得簡單高效。

???♂? 模型輸入輸出大顯神通

Model I/O 模塊讓我們可以自定制模型的輸入輸出方式，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化的交互。

Model I/O 模塊可以管理我們調(diào)用的 LLM 模型，以及模型的輸入和輸出。在輸入方面，Prompt 使用模板化的方式動態(tài)配置模型的輸入文本。我們可以組合多個 Prompt 模板形成 Pipeline。在輸出方面，各種 Parser 可以將模型的文本輸出解析成結(jié)構(gòu)化的 JSON 等格式。教程通過示例展示了 Prompt 和 Parser 的用法。這些功能可以讓我們以更清晰結(jié)構(gòu)化的方式與 LLM 進行交互。

?? 數(shù)據(jù)連接院藏萬卷

Data Connection 模塊提供各種工具來獲取和處理不同源的數(shù)據(jù)。

Data Connection 模塊提供了從各種數(shù)據(jù)源加載和獲取數(shù)據(jù)的工具。例如，Document Loaders 可以拉取本地文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)；Vector Stores 可以存儲和檢索向量表示的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外，各種 Transformers 可以預(yù)處理文本，Retrievers 可以進行向量搜索或跨文檔的信息檢索。這些工具為 LLM 提供了可靠的知識來源，甚至可以構(gòu)建私有的專業(yè)知識庫。教程給出了模塊之間協(xié)同工作的示例。

?? 記憶模塊助你游刃有余

Memory 模塊在會話中記錄歷史，使對話更上下文相關(guān)。

Memory 模塊在會話過程中存儲對話歷史，這對實現(xiàn)連續(xù)會話非常重要。Memory 不僅可以原樣存儲歷史記錄，還可以使用 LLM 來生成摘要。教程詳細展示了 Summary 和 Vector Store Memory 的使用方式，以及利用 LLM 進行摘要的效果。這使我們可以構(gòu)建真正上下文相關(guān)的對話系統(tǒng)。Memory 也允許以向量的形式存儲會話，進行相似檢索。

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