1. 概念

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力：

-可以将 LLM 模型（大规模语言模型）与外部数据源进行连接
-允许与 LLM 模型进行交互

2. 基础功能

支持多种模型接口，比如 OpenAI、Hugging Face、AzureOpenAI …
Fake LLM，用于测试缓存的支持，比如 in-mem（内存）、SQLite、Redis、SQL用量记录
支持流模式（就是一个字一个字的返回，类似打字效果）

3. 核心模块
Langchain有6大核心模块：
Models：模型，是各种类型的模型和模型集成。
Prompts：提示，包括提示管理、提示优化和提示序列化。
Memory：记忆，用来保存和模型交互时的上下文状态。
Indexes：索引，用来结构化文档，以便和模型交互。包括文档加载程序、向量存储器、文本分割器和检索器等。
Agents：代理，决定模型采取哪些行动，执行并且观察流程，直到完成为止。
Chains：链，一系列对各种组件的调用。

4. 用途
   LangChain 通常被用作「粘合剂」，将构建 LLM 应用所需的各个模块连接在一起。使用Langchain中不同组件的特性和能力，可以构建不同场景下的应用，如聊天机器人、基于文档的问答、知识管理、个人助理、Agent智能体等等。

5. 落地实践
   1）通过 Loader 加载远程文档

2）通过 Splitter 基于 Token 进行文档拆分

3）加载 summarize 链，链类型为 refine，迭代进行总结

作者：京东云
链接：https://www.zhihu.com/question/609483833/answer/3146379316
来源：知乎
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from langchain.document_loaders import PlaywrightURLLoader
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from azure_chat_llm import llmloader = PlaywrightURLLoader(urls=["https://content.jr.jd.com/article/index.html?pageId=708258989"])
data = loader.load()text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(model_name="gpt-3.5-turbo",allowed_special="all",separators=["\n\n", "\n", "。", "，"],chunk_size=7000,chunk_overlap=0
)prompt_template = '''
作为一个资深编辑，请针对 >>> 和 <<< 中间的文本写一段摘要。 
>>> {text} <<<
'''
refine_template = '''
作为一个资深编辑，基于已有的一段摘要：{existing_answer}，针对 >>> 和 <<< 中间的文本完善现有的摘要。 
>>> {text} <<<
'''PROMPT = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["text"])
REFINE_PROMPT = PromptTemplate(template=refine_template, input_variables=["existing_answer", "text"]
)chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", question_prompt=PROMPT, refine_prompt=REFINE_PROMPT, verbose=False)docs = text_splitter.split_documents(data)
result = chain.run(docs)
print(result)