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LangChain是什么？LangChain是一個(gè)開(kāi)源框架，主要用于提供一些工具、接口幫你快速創(chuàng)建由大語(yǔ)言模型（Large Language Model，即后文的llm）和聊天模型支持的應(yīng)用程序。LangChain本身只是幫忙調(diào)用大模型構(gòu)建特定功能的應(yīng)用，因此大模型還是不可缺少的一步。接下來(lái)將由站長(zhǎng)百科詳細(xì)為大家介紹LangChain入門(mén)及部署。

一、LangChain準(zhǔn)備環(huán)境

1、安裝LangChain相關(guān)Python包

pip install langchain
pip install -qU langchain-openai
pip install "langserve[all]"

2、準(zhǔn)備LangSmith的API Key（不是必要步驟，但是是免費(fèi)的）

什么是LangSmith：就是一個(gè)可以調(diào)試、測(cè)試、評(píng)估和監(jiān)控基于任何LLM框架構(gòu)建的鏈和智能代理的框架，他能與LangChain無(wú)縫集成。其實(shí)就是用它來(lái)觀察大模型進(jìn)行了哪些調(diào)用，讓你清楚你的大模型內(nèi)部咋工作的。所以其實(shí)這在開(kāi)發(fā)LangChain應(yīng)用中不是必須的。怎么監(jiān)控的？就是你可以進(jìn)入這個(gè)監(jiān)控頁(yè)面，看到你提問(wèn)了什么，大模型回答了什么。

登錄LangChain官網(wǎng)，點(diǎn)擊“sign up”登錄，沒(méi)有賬號(hào)就注冊(cè)一個(gè)。

點(diǎn)擊“Tracing Projects”。

點(diǎn)擊要監(jiān)控的項(xiàng)目即可進(jìn)入前面的監(jiān)控畫(huà)面，這兒一個(gè)項(xiàng)目應(yīng)該對(duì)應(yīng)的是一個(gè)LangSmith的API。

如何申請(qǐng)LangSmith的API？

還是這個(gè)界面，點(diǎn)擊“New Project”。

點(diǎn)擊“Generate API Key”。

復(fù)制保存好你的API Key。

怎么使用？就是配置為Python程序的環(huán)境變量。

3、準(zhǔn)備語(yǔ)言模型的API

前文提到開(kāi)發(fā)LangChain應(yīng)用需要一個(gè)大模型，我們通常是調(diào)用其他廠商提供的api，如Openai、Gemini、通義千問(wèn)等。

LangChain官方教程使用的是OpenAI，本文使用OpenAI的中轉(zhuǎn)API進(jìn)行演示。OpenAI的API是收費(fèi)的且訪問(wèn)不方便，通義千問(wèn)等國(guó)內(nèi)廠商的api一般有免費(fèi)額度。

如何獲取OpenAI的API？

方法一（推薦）：像我一樣，去某寶或某多多買個(gè)中轉(zhuǎn)的api，價(jià)格便宜，幾塊錢(qián)就可以開(kāi)始學(xué)習(xí)，搜索關(guān)鍵字是“中轉(zhuǎn)api”。
方法二：申請(qǐng)官方的API，要錢(qián)比較麻煩，我沒(méi)申請(qǐng)過(guò)，可查看其他博客教程。

4、準(zhǔn)備環(huán)境變量

使用你的IDE創(chuàng)建一個(gè)Python項(xiàng)目

在.py文件（就是你書(shū)寫(xiě)大模型代碼的Python文件，后文無(wú)特殊說(shuō)明使用main.py。同理，如果你使用的是Jupyter NoteBook，就是在.ipynb文件同級(jí)目錄）的同級(jí)目錄下創(chuàng)建一個(gè)全名為.env的文件，這個(gè)文件是用于存放環(huán)境變量的，我們把環(huán)境變量定義在里面，然后py文件可通過(guò)load_dotenv()方法快速加載這些環(huán)境變量，例如我的項(xiàng)目文件結(jié)構(gòu)是這樣的：

在.env文件（全名就是“.env”，不能做任何修改）中書(shū)寫(xiě)定義環(huán)境變量：

OPENAI_API_KEY：就是你的大模型的API Key，一般是sk開(kāi)頭。
OPENAI_BASE_URL：指定 OpenAI API 的基礎(chǔ) URL 地址。如果你購(gòu)買的OpenAI的直連API就不需要設(shè)置這個(gè)環(huán)境變量，如果是某寶某多購(gòu)買的中轉(zhuǎn)API則一般會(huì)提供給你一個(gè)中轉(zhuǎn)地址，形為https://api…/v1，這個(gè)時(shí)候就需要設(shè)置OPENAI_BASE_URL為該網(wǎng)站。
LANGCHAIN_TRACING_V2：設(shè)置為true。
LANGCHAIN_API_KEY：前文申請(qǐng)到的LangSmith的API，這就是LangSmith的用法。

二、部署LangChain案例

這里給出一個(gè)最簡(jiǎn)單的案例。注意，這個(gè)案例一定是正確的，如果報(bào)錯(cuò)則一定是環(huán)境缺少包或者環(huán)境變量沒(méi)配置等問(wèn)題。

py文件內(nèi)容：

結(jié)合代碼中的注釋我相信你能看懂這個(gè)簡(jiǎn)單案例的功能（調(diào)用大模型，讓他把“今天天氣怎么樣？”這句話翻譯為英文并輸出）。

執(zhí)行結(jié)果（輸出類似，模型成功翻譯）：

如果你設(shè)置了LangSmith的API進(jìn)行跟蹤，則還可以查看LangSmith的結(jié)果：

點(diǎn)擊每一行的Name可以查看該跟蹤對(duì)話的詳情：

接下來(lái)，后文將以此為案例為基礎(chǔ)進(jìn)行擴(kuò)展，介紹一些更強(qiáng)大的功能。

使用StrOutputParser對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行解析

注意前文打印大模型返回結(jié)果的方法：print(model.invoke(messages).content)，其中model.invoke(messages)的結(jié)果是一個(gè)AIMessage對(duì)象，該對(duì)象的content值記錄了大模型的輸出結(jié)果。

但其實(shí)LangChain提供了一個(gè)類StrOutputParser專門(mén)解析出這部分內(nèi)容進(jìn)行打印

使用方法：

但其實(shí)AIMessage對(duì)象也有專門(mén)的方法打印模型的輸出：

使用ChatPromptTemplate構(gòu)建輸入消息列表

在簡(jiǎn)單案例中，我們是向模型的invoke方法直接傳入的構(gòu)建的消息列表（即，messages=[…]），這是這種列表無(wú)法從用戶處獲得變量對(duì)消息列表進(jìn)行設(shè)置，故引入ChatPromptTemplate

ChatPromptTemplate能從用戶輸入中獲取變量構(gòu)建Prompt傳給大模型進(jìn)行調(diào)用，其使用方法如下：

這里(“system”, “把下面的語(yǔ)句翻譯為{language}。”)等價(jià)于SystemMessage(content=“把下面的語(yǔ)句翻譯為英文?！?；(“user”, “{text}”)等價(jià)于HumanMessage(content=“今天天氣怎么樣？”)。但是在定義ChatPromptTemplate時(shí)只能使用前者，即下面的方法

打印結(jié)果如下，可以看見(jiàn)同樣構(gòu)建了和簡(jiǎn)單案例一樣的消息隊(duì)列作為Prompt，但是具有了更高的可定制性。

通過(guò)LCEL連接各組件

LECL的全稱是LangChain Expression Language。其實(shí)他的用處就是使用“|”運(yùn)算符鏈接LangChain應(yīng)用的各個(gè)組件，如提示詞模版ChatPromptTemplate、大語(yǔ)言模型ChatOpenAI、輸出解析器StrOutputParser。連接的方法如下：

此時(shí)直接向chain的invoke方法傳入?yún)?shù)即可調(diào)用大模型得到一樣的輸出結(jié)果。

三、使用LangServe把大模型包裝成可供調(diào)用的服務(wù)

LangServe可以把我們的LangChain應(yīng)用包裝為一個(gè)服務(wù)供別人調(diào)用，包裝方法如下：

隨后便可以對(duì)該服務(wù)進(jìn)行訪問(wèn)，LangChain提供了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)界面實(shí)現(xiàn)對(duì)LangServe服務(wù)的快速訪問(wèn)，網(wǎng)頁(yè)地址為http://localhost:8000/chain/playground/，注意端口，path值與代碼一一對(duì)應(yīng)。同樣能得到類似的結(jié)果。