langchain-experiments

项目介绍：LangChain Experiments

LangChain Experiments 是一个专注于使用 LangChain 库和大型语言模型（LLMs）开发强大应用的实验项目。它利用诸如 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo（也即将支持 GPT-4 等先进模型）等顶尖技术，展示了如何从 YouTube 视频的转录中创建可搜索的数据库，使用 FAISS 库进行相似性搜索查询，以及如何准确地回答用户问题。

LangChain 是一个全面的框架，专为利用语言模型开发应用而设计。与仅仅通过 API 调用一个 LLM 不同，使用 LangChain 可以创建数据感知和决策能力强的应用，使语言模型能够与其他数据源连接并与环境互动。这种框架正是为了实现这些高级的功能而建立的。

LangChain 模块介绍

LangChain 的文档特别针对 Python 部分，其中包括多个主要模块，各模块涵盖示例、操作指南、参考文档和概念指南等。这些模块包括：

1. 模型：支持的多种模型类型及模型集成。
2. 提示：提示的管理、优化和序列化。
3. 记忆：允许在链或代理调用之间保持状态，包括标准的记忆接口、记忆实现和采用记忆的链与代理实例。
4. 索引：将 LLMs 与自定义文本数据结合以增强其能力。
5. 链：调用 LLM 或其他实用工具的序列，带有标准接口、集成和端到端链示例。
6. 代理：能对行动做出决策、观察结果并重复此过程直到完成的 LLM，附有标准接口、代理选择和完整的代理示例。

应用场景

借助 LangChain，开发者可以创建各类应用程序，如客户支持聊天机器人、自动内容生成器、数据分析工具以及智能搜索引擎。这些应用能够帮助企业简化工作流程，减少人工劳动，提高客户体验。

商业服务

通过将基于 LangChain 的应用作为服务出售给企业，可以为其提供定制化解决方案以满足特定需求。例如，企业可以使用定制化的聊天机器人来处理客户咨询，利用个性化内容创建工具进行市场营销，或构建内部数据分析系统，利用 LLMs 提取有价值的见解。可能性非常广泛，而 LangChain 的灵活框架使其成为在不同领域开发和部署高级语言模型应用的理想选择。

所需条件

• Python 3.6 或更高版本
• LangChain 库
• OpenAI API 密钥
• SerpAPI API 密钥

安装步骤

1. 克隆代码库

   git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git

2. 创建 Python 环境 使用 venv:

   cd langchain-experiments
   python3 -m venv env
   source env/bin/activate

   使用 conda:

   cd langchain-experiments
   conda create -n langchain-env python=3.8
   conda activate langchain-env

3. 安装所需的依赖包

   pip install -r requirements.txt

4. 在 .env 文件中设置密钥 创建一个 .env 文件，并添加 OpenAI API 密钥：

   OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

   在你的 Python 脚本或 Jupyter notebook 中加载 .env 文件：

   from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
   load_dotenv(find_dotenv())

   现在，Python 环境已配置好，可以开始运行实验项目。