LangChain500页超详细中文文档教程，助力LLM/chatGPT应用开发

LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架。我们相信最强大和不同的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型， 还会： 数据感知 : 将语言模型连接到其他数据源 具有代理性质 : 允许语言模型与其环境交互 LangChain 框架是基于以上原则设计的。 这是文档的 Python 版本。 关于 LangChain 的纯概念指南请见 这里(opens in a new tab) 。 https://docs.langchain.com/docs/ 关于 JavaScript 的文档，请参见 这里(opens in a new tab) 。 https://js.langchain.com.cn/docs/ 入门指南 查看以下指南，了解如何使用 LangChain 创建语言模型应用程序的详细说明。 https://www.langchain.com.cn/getting_started/getting_started 入门文档 模块 LangChain 提供了对几个主要模块的支持。 针对每个模块，我们提供一些入门示例、指南、参考文档和概念指南。 这些模块按照逐渐增加的复杂性排列如下： 模型（models） : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。 提示（prompts） : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。 内存（memory） : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。 索引（indexes） : 与您自己的文本数据结合使用时，语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。 链（chains） : 链不仅仅是单个 LLM 调用，还包括一系列调用（无论是调用 LLM 还是不同的实用工具）。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。 代理（agents） : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果，并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。 用例 上述模块可以以多种方式使用。LangChain 还提供指导和帮助。以下是 LangChain 支持的一些常见用例。 自治代理（autonomous agents） : 长时间运行的代理会采取多步操作以尝试完成目标。 AutoGPT 和 BabyAGI就是典型代表。 代理模拟（agent simulations） : 将代理置于封闭环境中观察它们如何相互作用，如何对事件作出反应，是观察它们长期记忆能力的有趣方法。 个人助理（personal assistants） : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。 问答（question answering） : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用这些文档中的信息来构建答案，回答特定文档中的问题。 聊天机器人（chatbots） : 由于语言模型擅长生成文本，因此它们非常适合创建聊天机器人。 查询表格数据（tabular） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询存储在表格格式中的数据（csv、SQL、数据框等），请阅读此页面。 代码理解（code） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询来自 GitHub 的源代码，请阅读此页面。 与 API 交互（apis） : 使LLM 能够与 API 交互非常强大，以便为它们提供更实时的信息并允许它们采取行动。 提取（extraction） : 从文本中提取结构化信息。 摘要（summarization） : 将较长的文档汇总为更短、更简洁的信息块。一种数据增强生成的类型。 评估（evaluation） : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。 一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。 参考文档 LangChain 的所有参考文档，都在这里。LangChain 的所有方法、类、安装方法和集成设置的完整文档。 https://www.langchain.com.cn/reference 参考文档 LangChain 生态系统 其他公司/产品如何与 LangChain 协同工作的指南 https://www.langchain.com.cn/ecosystem LangChain 生态系统 资源集合# 额外的资源集合，我们认为可能是有用的，因为您开发您的应用程序！ LangChainHub(opens in a new tab) : LangChainHub 是一个分享和探索其他 prompts、chains 和 agents 的平台。 Gallery(opens in a new tab) : 我们最喜欢的使用 LangChain 的项目合集，有助于找到灵感或了解其他应用程序的实现方式。 Deployments(opens in a new tab) : 部署 LangChain 应用程序的说明、代码片段和模板存储库的合集。 Tracing(opens in a new tab) : 使用追踪可视化 LangChain 中链和代理执行的指南。 Model Laboratory(opens in a new tab) : 使用不同的 prompts、models 和 chains 进行实验是开发最佳应用程序的重要组成部分。Model Laboratory 使这个过程变得非常容易。 Discord(opens in a new tab) : 加入我们的 Discord，讨论关于 LangChain 的一切！ YouTube(opens in a new tab) : LangChain 教程和视频的集合。 Production Support(opens in a new tab) : 随着您将 LangChains 发布到生产环境，我们乐于提供更全面的支持。请填写此表格，我们将设置一个专门的支持 Slack 频道。