LangChain：革新AI應用開發的全方位框架

簡介

LangChain是一個開創性的開源框架，專為打造基於大型語言模型（LLM）的應用而設計。本文將深入探討LangChain的核心概念、主要組成部分，以及它如何徹底改變AI應用開發領域。

LangChain 的核心理念

LangChain 的核心理念在於簡化基於大型語言模型（LLM）的應用程式開發流程，讓開發者得以更輕鬆、高效地構建複雜且功能強大的 AI 應用。它透過提供一系列強大的工具、抽象層和模組化組件，大幅降低了開發門檻，並提升了模型生成資訊的客製化程度、準確性及相關性。

重用與客製化語言模型

LangChain 的一大優勢是允許開發者在無需重新訓練或微調 LLM 的情況下，將其應用於特定的領域或任務。這意味著組織可以利用其既有的數據、知識庫或專有資訊，透過 LangChain 的機制（例如：提示工程、外部資料庫整合），有效地擴展和客製化 LLM 的能力，進而顯著增強模型的回應能力，使其更符合特定場景的需求。這不僅節省了大量的計算資源和時間，也讓開發者能更專注於應用邏輯的設計。

大幅簡化 AI 開發流程

LangChain 透過抽象化數據源整合、提示詞工程（Prompt Engineering）和模型鏈（Chain）的複雜性，大幅簡化了 AI 應用開發的流程。開發人員不再需要耗費大量時間處理底層的技術細節，而是可以透過 LangChain 提供的模組和介面，以更直觀、更高效的方式進行開發。例如，開發者可以利用 LangChain 提供的各種預定義的鏈（Chain），快速構建包含多個步驟的應用程式，例如問答系統、文本摘要、對話機器人等。

強大的社群支持與開源特性

LangChain 作為一個開源專案，擁有一個活躍且熱情的開發者社群。這意味著組織和個人可以免費使用 LangChain，並從社群中獲得豐富的資源、支援和最佳實踐。社群的貢獻不僅推動了 LangChain 的快速發展，也確保了其持續的改進和優化。此外，開源的特性也讓組織可以更靈活地客製化和擴展 LangChain，以滿足其特定的需求。

LangChain 的運作原理

LangChain 的核心概念圍繞著「鏈（Chains）」和「連結（Links）」，這兩者共同構成了 LangChain 強大的功能基礎。透過組合不同的連結，開發者可以靈活地創建客製化的鏈，以滿足各種不同的應用場景和需求。

鏈（Chains）：構建複雜應用的藍圖

在 LangChain 中，「鏈」扮演著流程控制和任務編排的角色。它定義了一系列按特定順序執行的步驟，這些步驟共同完成一個特定的任務。簡單來說，鏈就是一個包含多個連結的執行流程，它將使用者查詢轉換為模型輸出，並在這個過程中執行各種必要的處理和操作。

一個鏈可以包含以下類型的操作：

• 格式化使用者輸入（Input Formatting）： 將使用者輸入轉換成 LLM 可以理解的格式，例如將自然語言轉換成特定的指令或提示。
• 與 LLM 互動（LLM Interaction）： 向 LLM 發送查詢並接收其回應。
• 資料檢索（Data Retrieval）： 從外部資料來源（例如資料庫、API、檔案系統）檢索相關的資訊，並將其提供給 LLM 作為上下文。
• 輸出處理（Output Processing）： 對 LLM 的輸出進行處理和轉換，例如提取關鍵資訊、格式化輸出、翻譯語言等。
• 記憶（Memory）： 在對話過程中儲存和管理上下文資訊，讓 LLM 能夠記住之前的對話內容。

舉例來說，一個問答系統的鏈可能包含以下步驟：

1. 接收使用者提問。
2. 從知識庫中檢索相關的文檔。
3. 將提問和相關文檔組合成一個提示。
4. 將提示發送給 LLM。
5. 處理 LLM 的回應並將其呈現給使用者。

連結（Links）：構成鏈的基本單元

「連結」是構成「鏈」的基本執行單元，每個連結代表一個獨立的操作或步驟。連結可以是簡單的操作，例如格式化字串，也可以是複雜的操作，例如呼叫外部 API 或執行機器學習模型。

LangChain 提供了許多預定義的連結，例如：

• LLM 連結（LLM Chain）： 用於與 LLM 互動的連結，例如 LLMChain。
• 提示模板連結（PromptTemplate Chain）： 用於建立和管理提示模板的連結，例如 PromptTemplate。
• 檢索連結（Retrieval Chain）： 用於從外部資料來源檢索資訊的連結，例如 RetrievalQA。

開發者也可以根據自己的需求客製化連結，以實現特定的功能。

連結的組合方式：

連結可以透過不同的方式組合成鏈，例如：

• 順序連結（Sequential Chain）： 連結按照預定的順序依次執行。
• 條件連結（Conditional Chain）： 根據條件判斷選擇不同的連結執行。

LangChain 的主要組成部分

LangChain 提供了一系列強大的組件，讓開發者能夠更靈活、更高效地構建基於大型語言模型（LLM）的應用程式。以下是 LangChain 的主要組成部分：

1. 模型（Models）組件：連接不同類型的語言模型

   • LLMs（文本完成模型）： 這類模型接收一段文字作為輸入，並預測後續的文字，用於文本生成、摘要、翻譯等任務。例如 OpenAI 的 GPT 模型就屬於此類。
   • ChatModels（對話模型）： 這類模型專為對話場景設計，能夠追蹤對話歷史並產生更自然的對話回應。它們通常以一系列的訊息（Message）作為輸入，每個訊息包含發送者（例如人類或 AI）和訊息內容。

2. 提示模板（Prompt Templates）組件：管理和優化提示

   提示（Prompt）是提供給 LLM 的輸入，它會影響模型的輸出結果。提示模板允許開發者創建可重複使用的提示，並透過變數來動態地填充內容。這使得管理和優化提示變得更加容易，也提高了開發效率。例如，你可以建立一個問答的提示模板，其中包含問題和上下文兩個變數，然後根據不同的問題和上下文來填充這些變數。

3. 輸出解析器（Output Parsers）組件：結構化模型輸出

   LLM 的輸出通常是自然語言文本，有時需要將其轉換為結構化的格式，例如 JSON、列表或物件。輸出解析器負責將 LLM 的輸出解析成指定的格式，方便後續的處理和使用。

4. 鏈（Chains）組件：串聯多個組件，構建複雜流程

   鏈是 LangChain 的核心概念，它將多個組件（例如模型、提示、輸出解析器）串聯起來，形成一個完整的應用流程。透過鏈，開發者可以定義一系列按特定順序執行的步驟，以完成複雜的任務。例如，一個問答系統的鏈可能包含以下步驟：

   1. 使用提示模板創建提示。
   2. 將提示發送給 LLM。
   3. 使用輸出解析器解析 LLM 的輸出。

5. 記憶（Memory）組件：追蹤對話歷史

   在對話應用中，記憶組件用於儲存和檢索對話歷史，讓 LLM 能夠記住之前的對話內容，提供更連貫的互動體驗。LangChain 提供了多種記憶類型，例如儲存所有對話歷史的 ConversationBufferMemory，以及只儲存最近幾輪對話的 ConversationBufferWindowMemory。

6. 代理（Agents）組件：賦予 LLM 使用工具的能力

   代理允許 LLM 根據使用者的輸入，動態地選擇和使用不同的工具。工具可以是任何可以執行的操作，例如搜尋網路、查詢資料庫、執行程式碼等。這使得 LLM 能夠處理更複雜的任務，並與外部環境進行互動。

7. 檢索（Retrieval）組件：連接外部資料來源

   檢索組件提供了一系列工具，用於從各種來源檢索數據，例如向量資料庫、檔案系統、API 等。這使得 LLM 能夠利用外部知識庫，提供更準確、更全面的回應。檢索增強生成（RAG）就是基於檢索組件實現的，它透過檢索相關的文檔，將其作為上下文提供給 LLM，以提高生成內容的品質。

LangChain 的優勢

LangChain 作為一個強大的 LLM 應用開發框架，具備多項顯著的優勢，使其在 AI 開發領域備受青睞：

1. 高度靈活性與模型可切換性：

   • LangChain 的模組化架構允許開發者在不同的語言模型之間無縫切換，無需為每個模型重寫程式碼，大幅提高了開發效率。這意味著你可以根據不同的任務需求，選擇最適合的模型，例如使用 GPT 模型進行文本生成，或使用其他模型進行程式碼生成。
   • 這種靈活性也體現在提示工程（Prompt Engineering） 上。LangChain 提供了豐富的工具來管理和優化提示，讓開發者能夠更精準地控制模型的輸出。
   • 此外，LangChain 也支援多種外部數據源整合，這使得開發者可以將 LLM 與企業內部的數據庫、API 等資源連接起來，構建更強大的應用程式。

2. 簡化 AI 開發流程與豐富的組件庫：

   • LangChain 提供了豐富的組件庫，包括模型、提示模板、輸出解析器、鏈、記憶體、代理等，這些組件設計簡單易用，可以自由組合，滿足不同應用場景的需求。這大幅降低了 AI 開發的門檻，讓開發者能夠更快速地構建功能強大的應用程式。
   • 透過抽象化數據源整合和提示詞優化的複雜性，LangChain 大大簡化了 AI 開發過程。開發人員可以更專注於應用邏輯的設計，而無需耗費大量時間處理底層的技術細節。
   • LangChain 提供了預先設計好的提示模板，可以用於生成不同類型任務的提示，這也加速了開發流程。

3. 輕鬆擴展與整合外部資源和工具：

   • LangChain 具有良好的擴展性，可以輕鬆整合外部資源和工具，例如向量資料庫、API、程式碼執行環境等。這使得 LLM 能夠處理更複雜的任務，並與外部環境進行互動。
   • 透過檢索（Retrieval）組件，LangChain 支援 RAG（檢索增強生成）方法，讓 LLM 能夠利用外部知識庫，提供更準確、更全面的回應。
   • LangChain 能夠根據企業需求高度訂製應用，提供更精確和複雜的解決方案。其即時數據處理和多數據源整合特性，使企業能夠高效利用內部資源，提升營運效率。

4. 完整的生態系統與社群支持：

   • LangChain 不僅是一個框架，更是一個完整的生態系統，包括 LangServe 和 LangSmith 等輔助工具，提供全方位的支持。
     • LangServe 讓開發者可以輕鬆地將 LangChain 應用程式部署為 API 服務。
     • LangSmith 則提供了一個平台，用於追蹤、監控和除錯 LangChain 應用程式。
   • 作為一個開源專案，LangChain 擁有一個活躍且熱情的開發者社群。這意味著使用者可以免費使用 LangChain，並從社群中獲得豐富的資源、支援和最佳實踐。

如何開始使用 LangChain

使用 LangChain 開發 LLM 應用程式，主要包含以下步驟：

1. 建立虛擬環境（建議）

強烈建議在虛擬環境中安裝 LangChain 及其相依套件，以避免與系統或其他專案的套件產生衝突。可以使用 venv 或 conda 建立虛擬環境：

使用 venv（Python 3 內建）：

python3 -m venv .venv        # 建立名為 .venv 的虛擬環境
source .venv/bin/activate   # 啟用虛擬環境 (Linux/macOS)
.venv\Scripts\activate      # 啟用虛擬環境 (Windows)

使用 conda：

conda create -n langchain-env python=3.9  # 建立名為 langchain-env 的虛擬環境，指定 Python 版本
conda activate langchain-env             # 啟用虛擬環境

2. 安裝 LangChain 及其相依套件

在虛擬環境啟用後，使用 pip 安裝 LangChain 和所需的相依套件。由於你使用了 OpenAI 的模型，因此需要安裝 langchain_openai：

pip install langchain langchain_openai

如果需要使用其他 LLM 或工具，則需要安裝對應的套件。例如，若要使用 Hugging Face 的模型，則需要安裝 transformers 和 torch 或 tensorflow。

3. 設定 API 金鑰或其他環境變數

許多 LLM 服務需要 API 金鑰或其他驗證資訊。建議將這些資訊儲存在環境變數中，而不是直接寫在程式碼中，以確保安全性。

設定 OpenAI API 金鑰：

export OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY" # Linux/macOS
set OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY    # Windows

請將 YOUR_OPENAI_API_KEY 替換成你實際的 OpenAI API 金鑰。

4. 撰寫程式碼

以下是一個更完整的程式碼範例，展示如何使用 LangChain 和 OpenAI 的 ChatOpenAI 模型：

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage

# 從環境變數讀取 API 金鑰
openai_api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

# 檢查 API 金鑰是否已設定
if not openai_api_key:
    raise ValueError("OPENAI_API_KEY environment variable not set.")

# 初始化 ChatOpenAI 模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=openai_api_key) # 或 gpt-4

# 建立訊息列表
messages = [
    SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
    HumanMessage(content="What is LangChain?")
]

# 調用 LLM
response = llm(messages)

# 印出回應
print(response.content)

# 另一個使用 invoke 的方法，較簡潔
msg = llm.invoke([("human", "Tell me a short story.")])
print(msg.content)

#使用response_metadata來取得額外資訊
print(msg.response_metadata)

程式碼說明：

• 使用 os.environ.get("OPENAI_API_KEY") 從環境變數讀取 API 金鑰。
• 使用 ChatOpenAI 初始化 LLM，並傳入 API 金鑰。
• 使用 SystemMessage 和 HumanMessage 建立訊息列表，模擬對話情境。
• 使用 llm(messages) 調用 LLM，並取得回應。
• 使用 response.content 取得回應的內容。
• 使用 invoke 是一個更為簡潔的呼叫方式，可以達到同樣的效果。
• 使用 response_metadata 可以取得關於請求的額外資訊，例如 token 使用量。

5. 常見問題與解決方法

• ModuleNotFoundError: No module named 'langchain'： 請確認是否已正確安裝 LangChain，以及虛擬環境是否已啟用。
• openai.error.AuthenticationError: Incorrect API key provided： 請檢查 API 金鑰是否正確設定。
• 其他套件相依性問題： 有時會因為套件版本衝突導致問題，可以嘗試更新或降級相關套件，或重新建立虛擬環境。

其他重要的概念

• Prompt Engineering（提示工程）： 如何設計有效的提示，以獲得最佳的模型輸出。
• Chains（鏈）： 將多個組件串聯起來，構建複雜的應用流程。
• Agents（代理）： 讓 LLM 能夠與外部環境互動，執行更複雜的任務。

結論

LangChain 作為一個功能強大且高度靈活的框架，已成為開發基於大型語言模型（LLM）應用程式的首選平台。它提供了一套完整的工具和抽象層，大幅簡化了從原型設計到生產部署的整個流程，賦予開發者前所未有的能力，得以快速構建高效、智慧且多樣化的應用程式。

無論是自動化文檔生成、智慧問答系統、互動式聊天機器人，甚至是更複雜的 AI 代理，LangChain 都能提供強力的支援。其核心的「鏈（Chains）」概念，讓開發者能夠輕鬆地將多個組件串聯起來，構建複雜的應用流程，實現更精細化的控制和更強大的功能。

此外，LangChain 的「記憶（Memory）」功能賦予 LLM 持續對話的能力，使其能夠記住先前的互動內容，提供更流暢、更自然的用戶體驗。而 LangServe、LangSmith 和 LangGraph 等輔助工具的推出，更進一步完善了 LangChain 的生態系統：

• LangServe： 讓應用程式的部署和發佈變得輕而易舉。
• LangSmith： 提供強大的追蹤、監控和除錯功能，協助開發者更好地理解和優化應用程式的效能。
• LangGraph： 提供圖形化的方式來定義和管理複雜的 LLM 應用流程，讓開發更加直觀和高效。

總而言之，LangChain 不僅降低了 AI 應用開發的門檻，更開拓了 AI 應用開發的無限可能。它讓開發者能夠更專注於解決實際問題，並利用 LLM 的強大能力，創造出更智慧、更具價值的應用程式，推動 AI 技術在各個領域的廣泛應用。