LangChain

在上一期 Radar 中，我们提到了一些关于 LangChain 出现的批评言论。自那以后，我们愈发对其充满警惕。虽然这个框架为构建大语言模型应用提供了一套强大的功能，但我们发现它使用起来很困难且过于复杂。LangChain 在这个领域早期获得了人气和注意力，这使得它成为了许多人的默认选择。然而，随着 LangChain 试图发展并快速跟进最新变化，开发者越来越难以跟上这些概念和模式的变更。我们还发现其存在 API 设计不一致且冗长的情况。因此，它经常会掩盖底层实际发生的情况，使得开发者难以理解和控制 LLMs 及其周围的各种模式在背后实际是如何工作的。我们将 LangChain 移动到了“暂缓”环，以反映这一点。在我们的许多用例中，我们发现使用更轻量的的专门框架进行实现就足够了。根据用例，你还可以考虑其他框架，如 Semantic Kernel、Haystack 或 LiteLLM。

LangChain 是一个利用大语言模型（LLM）构建应用程序的框架。要构建实用的 LLM 应用，需要将其与用户或领域的特定数据结合起来，这些数据不属于训练数据的一部分。LangChain 利用提示管理、链式、代理 和文档加载器等功能填补了这一空白。如提示模板和文档加载器等组件的好处是可以加快产品上市速度。尽管 LangChain 是实施检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation） 应用程序和 ReAct 提示工程 模式的热门选择，但它也因难以使用和过于复杂被批评 。当您为 LLM 应用程序选择技术栈时，可能需要在这个快速发展的领域继续寻找类似的框架（如 Semantic Kernel ）

LangChain 是一个用于构建基于大型语言模型(LLMs)应用的框架。这些模型已经引起了一场生成式人工智能在各种场景下的竞赛。 但是，单独使用这些 LLMs 可能是不够的——你必须将其与差异化的资产相结合去构建有影响力的产品。 LangChain 提供了一些方便的功能去填补了模型和应用之间的裂痕，这些功能包括提示管理，组件链式连接，生成增强数据及丰富的用于确定执行动作和顺序的代理 。我们期待基于 LLMs 演变出更多的工具和框架, 并且我们推荐对 LangChain 进行评估。