核心理解与使用方法

‍LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

本文将分享LangChain的最佳实践。

在信息爆炸的时代，有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。

在人工智能领域，如何有效结合大型语言模型（LLM）的常识性知识与特定的专有数据，一直是业界探索的热点。微调（Fine-tuning）与检索增强生成（RAG）两种方法各有千秋，且都对此问题有着不可忽视的贡献。

开源LLM在与openAI结合的技术方案下性能下降的原因主要有三个：开源中文embedding模型在Retrieval任务上表现不佳；模型输入tokens限制导致候选chunks数量少；模型自身在阅读理解和总结任务上有不足。因此，选择开源LLM与中文领域最好的embedding模型结合，采用常规的langchain+openAI技术框架，性能会下降很多。

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。

LangChain已经成为当前 LLM 应用框架的事实标准，这篇文章就来对 LangChain 基本概念以及其具体使用场景做一个整理。

LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统。

我们正处在人工智能爆发的前夜，积极拥抱新技术将会带来全新的体验。