私有化、API调用、数据隐私：LangChain全方位解决AI应用痛点

一、LangChain 是什么

1. LangChain: 一个快速崛起的开源项目

2. LangChain: 通过组合模块和能力抽象来扩展 LLM 的助手

3. AIGC 应用开发生态

二、为什么需要 LangChain

1. GPT-4 很强，但还不够

• 私有化模型：很多企业需要在私有化环境中运行模型，保护数据隐私。
• 无法查询数据库：直接使用GPT-4无法灵活地查询和操作数据库。
• 不能调用第三方API：在实际应用中，往往需要与其他系统或服务交互，而GPT-4本身无法直接调用第三方API。
• 数据隐私：将敏感数据发送到外部服务存在数据泄露风险。
• 输出结果不稳定：生成内容的稳定性和一致性需要进一步提升。
• 无法对接外部工具：在复杂应用场景中，常常需要结合多种工具和服务，而GPT-4本身不具备这种能力。
• 无法联网：当前的LLM模型在处理实时信息和动态数据时存在局限。
• 数据截止2021年Q3：模型训练数据截止于2021年第三季度，无法处理更新后的信息。
• Max Token 限制：生成内容的长度有限制，无法处理超长文本。
  
  

2. 为什么开发者要用 LangChain？而不是直接使用 OpenAI 或者 Hugging Face 上的模型？

• 集成复杂：需要编写大量代码来实现模型调用、数据处理、结果解析等功能。
• 功能扩展受限：直接使用底座模型难以实现复杂的功能组合和扩展。
• 维护成本高：需要持续关注模型更新和服务变更，保证系统稳定运行。

三、LangChain 典型使用场景

四、LangChain 基础概念与模块化设计

• 数据处理模块：负责数据预处理和格式转换，保证数据输入的规范性和一致性。
• 模型调用模块：封装对各类模型的调用接口，支持多种模型的灵活切换。
• 结果生成模块：根据应用需求生成结果，并进行后处理和优化。
• 工具集成模块：支持与数据库、API、外部工具等的集成，实现复杂功能组合。