【图书推荐】《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》-CSDN博客

在人工智能的持续演进中，语言模型，尤其是大型语言模型（LLM），例如备受瞩目的ChatGPT，已经稳固地占据了科技前沿的核心地位。这些模型不仅引发了科技界的热烈讨论，更在实际应用中获得了广泛的认同和赞誉。

正是在这样的技术浪潮下，LangChain 框架应运而生。作为一个以 LLM 为基石的开发框架，LangChain 赋予了自然语言处理领域前所未有的活力和创造力。通过 LangChain，开发者们得以轻松构建出多样化的应用程序，其中聊天机器人和智能问答工具仅仅是冰山一角。这些应用程序不仅能够理解复杂的语言结构，还能生成流畅自然的文本响应，从而为用户带来更加丰富和智能的交互体验。

LangChain 的强大之处在于其高度的灵活性和可扩展性。它能够将各种数据源、外部工具和模型整合到一个统一的框架中，使得开发者能够根据具体需求定制和优化应用程序。这种灵活性意味着 LangChain 不仅能够满足当前的需求，还能够适应未来技术的发展和创新。

具体来看，LangChain的主要有两部分组成：LLM终端与LLM编程框架。

• LLM终端：LLM终端作为接收输入并生成输出的接口，负责管理模型资源并确保可扩展性和容错性。它提供了一个稳健的接口，使得下游应用程序能够轻松集成LLM功能，并利用其强大的语言处理能力。
• LLM编程框架：LLM编程框架提供了一套完整的工具和抽象，用于构建基于语言模型的应用程序。这些框架能够协调各种组件，包括LLM提供商、嵌入模型、向量存储、文档加载器以及外部工具（如在线搜索等），从而简化了应用程序的开发和部署过程。

而从具体使用上来看，LangChain由多个组件共同搭建在一起完成，这些组件共同搭建了服务于大模型核心的LangChain架构。

• Prompts（提示）：提示是管理LLM输入的关键工具。为了获得所需的输出，需要对提示进行精细调整。它们可以是一个简单的句子，也可以是由多个句子组成的复杂结构，包含变量、条件语句等元素。
• Chains（链）：链是一种强大的工具，能够将LLM与其他组件（如外部API、数据库等）连接起来，以实现更复杂的任务。通过链，可以将多个操作组合成一个连贯的工作流程，从而提高任务执行的效率和准确性。
• Agents（代理）：代理是使用LLM进行决策的工具。它们可以执行特定的任务，并生成文本输出。代理通常由动作、观察和决策三个部分组成，通过这三个部分的协作，代理能够基于当前环境和任务需求做出智能决策。
• Memory（记忆）：由于LLM本身没有长期记忆能力，记忆工具被用来在多次调用之间保持状态。这些工具可以存储先前的输入、输出或其他相关信息，以便在后续处理中提供上下文或历史数据。

在具体应用上，分为多个落地场景，LangChain可以帮助用户针对多个应用场景和项目实际需求提供多种多样的协助支持，从而帮助用户更方便地完成项目的落地。一般在使用上的典型应用场景如下。

• 特定文档的问答：利用大语言模型技术栈，可以从Notion等数据库中提取特定文档的信息，并准确回答用户的问题。这在企业知识管理、客户服务等领域具有广泛应用前景。
• 聊天机器人：使用Chat-LangChain模块等工具，可以创建与用户进行自然交流的聊天机器人。这些机器人能够理解用户的意图和需求，并提供有用的回复和建议。
• 代理执行任务：结合GPT和WolframAlpha等工具，可以创建能够执行数学计算、查询知识库和其他任务的代理。这些代理可以在教育、科研、智能家居等领域发挥重要作用。
• 文本摘要：利用外部数据源和LLM技术栈，可以生成特定文档的摘要。这对于快速浏览大量信息、撰写报告或新闻报道等场景非常有用。

随着LangChain框架的不断迭代和优化，其功能日趋完善，支持的应用场景也愈发广泛。在处理复杂的语言模型任务，乃至解决各类实际问题时，LangChain都展现出了卓越的性能和灵活性。从本章开始，我们将深入探讨如何将LangChain与ChatGLM3相结合，以便充分发挥二者的优势，实现更强大和智能的自然语言处理应用。

LangChain与ChatGLM3的结合，将为我们提供一个强大的中文大语言模型开发环境。ChatGLM3作为目前领先的中文大模型，拥有出色的语言理解和生成能力，而LangChain则为我们提供了一个灵活、高效的开发框架。二者的结合，将使我们能够更快速、更便捷地构建出高质量的中文自然语言处理应用。

在接下来的章节中，我们将逐步学习如何将LangChain与ChatGLM3进行集成。首先，我们将了解如何在LangChain中引入ChatGLM3模型，并配置相关的参数和设置。接着，我们将探讨如何利用LangChain的框架特性，对ChatGLM3进行微调和优化，以提升模型在特定任务上的性能。此外，我们还将学习如何使用LangChain提供的工具和接口，实现与ChatGLM3的交互和通信，从而构建出功能强大的自然语言处理应用。

通过学习LangChain与ChatGLM3的结合，我们可以充分利用二者的优势，实现更高效、更智能的自然语言处理应用。这将为我们打开一个全新的中文大语言模型开发领域，为自然语言处理技术的深入应用奠定坚实的基础。

《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调（人工智能技术丛书）》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)