?本篇介紹Langchain相關面試題。

本次將會分為上下兩個部分，本篇章將會介紹前三個問題，下一次在將后三個問題補充完畢。

以下是一個快捷目錄：

1. 什么是 LangChain??
2. LangChain 包含哪些部分？?
3. LangChain 中 Chat Message History 是什么？?
4. 介紹一下LangChain Agent??
5. LangChain 如何Embedding & vector store？?
6. LangChain 存在哪些問題及方法方案

什么是 LangChain?

LangChain 是一個基于語言模型的框架，用于構建聊天機器人、生成式問答（GQA）、摘要等功能。它的核心思想是將不同的組件“鏈”在一起，以創建更高級的語言模型應用。LangChain 的起源可以追溯到 2022 年 10 月，由創造者 Harrison Chase 在那時提交了第一個版本。

LangChain 包含哪些部分？

為了能夠幫助大家理解，附上LangChain的流程圖，如上所示。從上圖可知，主要包括以下部分：

• 模型（Models）：這指的是各種不同的語言模型以及它們的集成版本，例如GPT-4等大型語言模型。LangChain對這些來自不同公司的高級模型進行了概括，并封裝了通用的API接口。利用這些API，用戶能夠方便地調用和控制各個公司的大模型。
• 提示（Prompts）：涉及到提示的管理、優化和序列化過程。在大語言模型的應用中，提示詞發揮著至關重要的作用，無論是構建聊天機器人還是進行AI繪畫，有效的提示詞都是不可或缺的元素。
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• 記憶（Memory）：它負責存儲與模型交互時的上下文狀態信息。由于模型本身不具備保存上下文的能力，因此在與模型交流時，傳遞相關的對話內容上下文變得十分必要。
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• 索引（Indexes）：用于將文檔結構化，以便更加高效地與模型進行互動。
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• 鏈（Chains）：代表了對各種組件進行的一系列調用操作。
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• 代理（Agents）：確定模型應當執行哪些操作，它們會管理執行流程并監控整個過程直至任務完成。

LangChain 中 Chat Message History 是什么？

Chat Message History 是 Langchain 框架中的一個組件，用于存儲和管理聊天消息的歷史記錄。它可以跟蹤和保存用戶與AI之間的對話，以便在需要時進行檢索和分析。Langchain 提供了不同的Chat Message History 實現方式，包括以下：

• StreamlitChatMessageHistory：用于在 Streamlit 應用程序中存儲和使用聊天消息歷史記錄。它使用 Streamlit 會話狀態來存儲消息，并可以與 ConversationBufferMemory 以及鏈或代理一起使用。
• CassandraChatMessageHistory：使用 Apache Cassandra 數據庫來存儲聊天消息歷史記錄。Cassandra 是一種高度可擴展和高可用的 NoSQL 數據庫，適用于存儲大量數據。?
• MongoDBChatMessageHistory：使用 MongoDB 數據庫來存儲聊天消息歷史記錄。MongoDB 是一種面向文檔的 NoSQL 數據庫，使用類似 JSON 的文檔進行存儲。

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文轉載自公眾號瓦力算法學研所，作者：喜歡瓦力的卷卷

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