要想开发出优秀的AI应用程序，除了有性能强大的大语言模型(后续简称LLM)作基础，优秀的提示词工程技术，借助检索增强生成从外部知识库获取LLM不具备的专有知识，通过智能体对接外部工具扩展LLM能力，缺一不可。此外AI应用程序通常都需要经过多轮提示以及解析输出，并有机连接成一个整体，本质上是个链的过程，如何快速高效实现也是一个问题。
基于以上这些痛点，哈里森·蔡斯 (Harrison Chase) 于2022年10月创建了LangChain，使我们能更方便和快捷的开发出功能强大的AI应用程序。可以说，LangChain是目前最强的AI应用程序开发框架之一，从Java程序员的视角来说，它的地位就相当于Java界的Spring一样。
如何学习LangChain，官网上的使用说明文档最权威，但是官网文档的一大特定或者说是弊端就是，知识点不聚焦，比较零散，初学者一上来很难抓住重点。此外LangChain迭代速度很快，网上虽然也有不少此类文章，但大部分都有所过时。
基于此，我实践并整理了最新版的LangChain结合国内性价比最高的智谱AI GLM-4大模型的系列文章，希望能给大家起到一定的参考作用，同时也欢迎共同探讨。本篇文章是第一篇，从零开始带大家快速入门LangChain开发AI应用程序。
二、LangChain简介
LangChain本质上是一个用于开发由LLM驱动的应用程序的框架。它通过连接LLM和外部一切可以利用的能力，给应用程序赋能，使得应用程序能够具备上下文意识和推理能力。
整个LangChain由六层组成，架构图如下。
最底层是协议层，包括LangChain表达语言(LCEL)和一些基础抽象类。主要是提示词模板、输出解析器、链的抽象类，通过LCEL语法以及管道的概念，来简化代码的开发。
第二层是集成组件层，包括各种大语言模型输入输出、外部知识库检索、智能体工具等第三方集成。具体的比如智谱AI大语言模型包装类、嵌入模型HuggingFaceEmbeddings、向量数据库FAISS等，都在这一层。
第三层是认知架构层，包括构成应用程序认知架构的链、智能体和检索策略。主要是链(Chains)、智能体(Agents)和检索策略的具体实现类。
第四层是应用模板层，包括各种参考应用模板。有多种可以快速运行部署的应用示例，参考价值还是比较高的。
第五层是部署层，LangServe，是一个用于将LangChain部署为REST API的库。
第六层是表现层，LangSmith，一个开发平台，允许调试、测试、评估和监控LangChain应用。
三、环境准备
在使用LangChain进行AI应用程序开发前，需要准备好相应的开发环境，包括Conda、Jupyter Notebook、使用的智谱AI GLM-4大模型。
1、安装Conda
使用Python的人都会遇到库的安装、环境的管理问题，Conda就是解决这些问题的一个工具，目前有AnaConda和MiniConda两种，都是Continuum Analytics的开源项目。这两种的区别就是：AnaConda大而全，预装了大部分科学计算库(99%其实用不上)，提供了图形界面，适合初学者；MiniConda小而精，只有命令行。个人推荐使用MiniConda，比较轻量，节省时间和空间，需要什么再安装就可以。
创建虚拟环境：
激活虚拟环境：
2、安装Jupyter Notebook
为了能更方便编程和调试，及时执行代码块，我们使用Jupyter Notebook来作为Python集成开发工具。
在虚拟环境中安装Jupyter Notebook：
启动Jupyter notebook：
3、安装LangChain
在Jupyter Notebook中进行操作，安装LangChain的最小集。
4、调用智谱AI的GLM-4大模型
LLM的选择有多种方案。
方案一：远程调用OpenAI的ChatGPT系统API，效果较好，token花费较贵；
方案二：远程调用智谱AI的GLM-4的API，效果较好，token花费较低；
方案三：本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B，效果较差，不需要收费，但电脑需要有13GB以上的GPU。
下面的操作都在Jupyter Notebook中进行。
安装智谱的SDK包：
由于最新的LangChain 0.1.7集成的ChatZhipuAI类和最新zhipuai SDK版本兼容性方面有问题，需要重新包装一个类。代码如下：
创建调用的对话大模型对象，api key需要修改成你自己的：
四、AI应用程序开发入门
环境准备好之后，就可以开始使用LangChain进行AI应用程序开发了。LangChain其实就是通过各种链(Chain)将外部数据和计算连接到LLM，从而构建面向AI的应用程序。AI应用程序开发的入门，介绍了简单LLM链、检索链、智能体三个示例程序，通过一步一步操作，让大家快速入门。
1、简单LLM链(LLM Chain)
1）上面已经安装并创建了智谱AI大模型，现在可以直接调用它。
结果：
2）在LangChain中，可以使用提示词模板，将原始用户输入转换为更好的 LLM 输入。提示词模板是LangChain的一大提效法宝。
然后可以将提示词、LLM组合成一个简单的LLM链。Chain是LangChain的核心，最新的版本使用了Unix经典的管道方式来连接，相比之前简洁了很多。
调用LLM链。
结果：
3）可以看到，输出结果是一个AIMessage消息对象。很多情况使用字符串要方便得多，可以添加一个字符串输出解析器来将聊天消息转换为字符串。输出解析器也是LangChain的一大提效法宝。
输出结果变成了字符串类型：
本示例通过提示词模板、LLM、输出解析器，以管道的方式组成一个链，可以快速的调用AI大模型，实现一个简单的AI应用程序。
2、检索链(Retrieval Chain)
之前简单LLM链示例里问的问题（“langsmith 如何帮助测试？”），完全是依赖大语言模型已有的知识来进行回答。当我们有更专业更准确的知识时，可以通过检索的方式从外部获取最相关的知识，然后作为背景知识传递给大语言模型，来获得更精准的结果。
1）首先从互联网获取数据
需要先安装BeautifulSoup：
2）接下来需要使用嵌入模型进行向量化，再存储到向量数据库。
因为OpenAIEmbeddings嵌入模型需要和OpenAI ChatGPT配套使用。我们换成更通用的HuggingFaceEmbeddings。
现在可以使用此嵌入模型将文档提取到向量存储中了，为了简单起见，使用了本地向量数据库FAISS 。
首先安装FAISS所需的软件包：
然后在向量数据库中建立索引：
首先，建立一个文档链，该链接受问题和检索到的文档并生成答案。
调用检索链，得到答案。
结果：
本示例首先获取外部互联网页面数据，经过嵌入模型对数据进行向量化，存储到向量数据库，当用户输入提示词时，到向量数据库中获取相关信息作为背景知识一起输入给LLM，最后LLM输出更准确的信息。通过这种检索增强生成的方式，可以方便的构建一些面向特定私有化知识领域的专用AI应用程序。后续会有一篇文章专门深入的介绍检索增强生成方面的应用。
3、智能体(Agent)
所谓智能体，实际上是指预先提供多种工具(tools)，智能体调用LLM根据我们的问题决定使用某种工具，进而调用工具获得需要的信息，再把需要的信息发送给LLM，获得最终结果。工具可以是LangChain内置的工具，也可以是自定义的工具，比如通过网络进行搜索获取信息的工具、数学计算的工具、我们自己定义的特定功能函数等。
在这个示例中，我们给智能体提供了两个工具：一个是刚才创建的有关 LangSmith的检索器，另一个是能够回答最新信息的搜索工具。
1）首先，为刚才创建的检索器设置一个工具，名字叫"langsmith_search"：
然后设置为环境变量：
创建搜索工具：
3）创建智能体使用的工具列表：
4）接下来可以创建智能体来使用这些工具。
首先安装langchain hub，这个网站上提供了很多提示词模板，可以直接使用。
获取提示词和创建智能体执行器。这里做了些优化，create_openai_functions_agent换成了create_openai_tools_agent，"hwchase17/openai-functions-agent"换成了"hwchase17/openai-tools-agent"。
4）现在可以调用智能体了。先向它询问有关 LangSmith 的问题：
结果如下，可以看到LLM先根据问题确定要使用"langsmith_search"工具，然后LangChain调用"langsmith_search"工具从向量数据库中获得相关信息，最后返回信息给LLM得到最终结果。
5）再询问下天气情况：
结果如下，可以看到LLM先根据问题确定要使用"tavily_search_results_json"工具，然后LangChain调用"tavily_search_results_json"工具从互联网上获得相关信息，最后返回信息给LLM得到最终结果。
本示例通过给智能体提供多种工具(有关LangSmith的检索器、回答最新信息的搜索工具)，智能体调用LLM根据我们的问题决定使用某种工具，进而调用工具获得需要的信息，再把需要的信息发送给LLM，获得最终结果。通过这种工具增强的方式，可以构建集成特定应用的AI应用程序，比如在应用程序中集成在线购物、自定义的数据计算等实用功能。后续会有一篇文章专门深入的介绍智能体工具方面的应用。
五、总结
首先对LangChain做了介绍，LangChain是哈里森·蔡斯 (Harrison Chase) 于2022年10月创建的，对于AI应用程序开发来说，它的地位就相当于Java界的Spring。LangChain的整体架构分为六层，它的核心概念就是链，链接外部一切能链接的东西赋予LLM力量。
然后从零基础开始介绍了LangChain环境的安装和配置，包括Conda、Jupyter Notebook、LangChain，以及智谱AI GLM-4在LangChain的最新调用API。
最后再通过LLM链、检索链、智能体三个经典的示例，带大家一步一步的快速上手了提示词模板、输出解析器、管道、LLM链、检索链、智能体等功能的使用和开发。