LangChain.js 使用教程

1. 项目介绍

LangChain.js 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够：

• 上下文感知：将语言模型连接到上下文源（如提示指令、少量示例、内容以基于其响应等）。
• 推理：依赖语言模型进行推理（如基于提供的上下文回答问题、决定采取的行动等）。

LangChain.js 由多个部分组成，包括开源库、生产化工具和部署工具。它支持多种环境，如 Node.js、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js、Supabase Edge Functions 和浏览器。

2. 项目快速启动

安装

你可以使用 npm、yarn 或 pnpm 来安装 LangChain.js：

npm install -S langchain
# 或者
yarn add langchain
# 或者
pnpm add langchain

简单示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 LangChain.js 进行基本的语言模型交互：

import { OpenAI } from "langchain/llms/openai";

const model = new OpenAI({
  openAIApiKey: "your-api-key",
  temperature: 0.9,
});

async function run() {
  const res = await model.call(
    "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
  );
  console.log(res);
}

run();

3. 应用案例和最佳实践

案例1：文档问答

LangChain.js 可以用于构建基于特定文档的问答系统。例如，你可以创建一个聊天机器人，专门回答与特定文档相关的问题。

import { RetrievalQAChain } from "langchain/chains";
import { HNSWLib } from "langchain/vectorstores/hnswlib";
import { OpenAIEmbeddings } from "langchain/embeddings/openai";
import { OpenAI } from "langchain/llms/openai";

const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-api-key" });
const embeddings = new OpenAIEmbeddings();
const vectorStore = await HNSWLib.fromTexts(
  ["Hello world", "Bye bye", "hello nice world"],
  [{ id: 2 }, { id: 1 }, { id: 3 }],
  embeddings
);

const chain = RetrievalQAChain.fromLLM(model, vectorStore.asRetriever());
const res = await chain.call({
  query: "What is the meaning of life?",
});
console.log(res);

案例2：聊天机器人

LangChain.js 还可以用于构建聊天机器人，这些机器人可以与用户进行自然语言交互。

import { ConversationChain } from "langchain/chains";
import { OpenAI } from "langchain/llms/openai";

const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "your-api-key" });
const chain = new ConversationChain({ llm: model });

async function chat() {
  const res = await chain.call({ input: "Hello, how are you?" });
  console.log(res);
}

chat();

4. 典型生态项目

LangSmith

LangSmith 是一个统一开发者平台，用于构建、测试和监控 LLM 应用程序。它帮助开发者更快地将 LangChain 应用程序部署到生产环境中。

LangGraph.js

LangGraph.js 是一个用于构建具有流式传输和人在回路支持的健壮且有状态的多角色应用程序的库。它将步骤建模为图中的边和节点，并与 LangChain 无缝集成。

LangChain Python

LangChain Python 是 LangChain 的 Python 版本，旨在与 LangChain.js 无缝集成。它允许对象（如提示、LLM、链等）在不同语言之间序列化和共享。

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通过以上内容，你可以快速了解 LangChain.js 的基本使用方法，并探索其在实际应用中的潜力。