在大模型領域，有一隻當紅小鳥受到越來越多開發者的青睐。這隻小鳥來自 LangChain 的官方 logo，也是我們在社交平台上經常使用的動物 emoji 之一。有網友猜測，之是以選擇鹦鹉作為 LangChain 的 logo，是因為大模型常被戲稱為“随機鹦鹉”，即它隻是模仿人類輸出的文本，缺乏真正的了解能力。而 LangChain 則别出心裁地将鹦鹉（🦜）與鍊條（🔗）組合在一起，寓意其在提高大模型能力方面的作用。
Open AI 的 GPT、Meta 的 LLaMA、谷歌的 Gemini……過去一年多的時間裡，我們見證了無數大模型的橫空出世與更新換代，對于它們生成内容、處理資料的所謂超能力，也逐漸從不可思議變為見怪不怪。盡管大模型以迅雷不及掩耳之勢闖入了我們的生活，甚至成為辦公、學習場景中左膀右臂般的得力助手，但它仍有巨大的潛力等待開掘。要想讓大模型與應用進行流暢溝通，并不是件簡單的事情，需要一種特殊的工具來幫助我們實作這一點。
想象你正計劃着出國旅行，而有這樣一個應用，能幫助我們打點好旅行中的一切，從制定行程到預訂機票酒店，都不需要你親自動手。為了實作以上功能，它需要連接配接以下内容。
- GPT 等大模型：這個應用會利用大模型分析你的旅行偏好，并利用這些資料生成量身定制的旅行建議。必要時還能通過實時翻譯功能幫助你與當地人無障礙溝通。
- 你的資料：這些資料包括你的出行預算、你曾去過的旅行地、酒店和參與的遊玩項目等，可能存儲在資料庫或文檔中。
- 地圖服務：應用還內建了地圖服務，以確定路線準确無誤并為你提供導航。
- 第三方預訂平台 ：應用會連接配接至多個預訂平台，進而輕松訂好機票酒店。
這個無所不能的旅行助手，需要使用大模型、使用者資料以及各種第三方平台。想必你已猜到，這便是 LangChain 的用武之地。
LangChain 相當于一種黏合劑，它提供一系列工具和功能，幫助開發者将多個大模型、資料源和工具內建到他們的應用中，并且簡化了應用的開發流程。例如，借助記憶（memory）元件，它允許模型獲得對上下文的“記憶”，進而保持使用者與模型對話的連貫性；借助檢索（retrieval）元件，模型可以輕松地從不同資料源中檢索群組織資料，更快響應使用者的需求；借助 LLM 類，使用者可以自由切換各種模型，或者使用多個模型，而不必受到某一特定模型的限制與限制……通過 LangChain，開發者可以輕松建立更智能且高效的應用。
綜上所述，LangChain 允許開發者根據自己的需求直接與大模型互動，開發一個大模型應用不再遙不可及。作為一個開源架構，LangChain 僅釋出數月便成為 GitHub 上的熱門項目，截至目前已攬獲 80k+ 的星标數。
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《LangChain實戰》崔皓｜著
文章來源：圖靈編輯部