面试官:Langchain是什么?与Agent区别

LangChain 是一个开源框架,旨在帮助开发者更高效地构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。其核心思想是通过模块化设计,将语言模型与外部工具、数据源和流程连接起来,从而扩展模型的能力并支持复杂任务的自动化。

一、LangChain 的核心概念与功能
1. 模块化架构
LangChain 提供了六大核心组件,开发者可以像“乐高积木”一样灵活组合这些模块,构建定制化应用。例如:
- Models:集成多种语言模型(如 GPT-4)和文本嵌入模型。
- Prompts:通过模板管理提示词,优化模型输出质量。
- Indexes:支持文档加载、分割、向量存储和检索,增强模型对结构化数据的处理能力。
- Memory:维护对话历史或上下文信息,确保交互的连贯性。
- Chains:将多个模块串联为固定流程(如问答链、摘要链)。
- Agents:动态选择工具执行任务(后文详述)。
2. 实际应用场景
LangChain 被广泛用于构建智能问答系统、自动化客服、文档分析工具等。例如,一个旅行顾问机器人可通过 LangChain 整合实时天气 API 和航班数据库,提供动态建议。

二、Agent 的定义与作用
Agent 是 LangChain 中的一个核心组件,其本质是“动态决策引擎”,利用语言模型的推理能力选择工具并执行任务。特点包括:
1. 动态流程控制
Agent 根据问题类型和上下文选择工具,例如先调用搜索引擎获取信息,再通过数据库检索补充细节,形成多步骤推理(如 ReAct 范式)。
2. 工具集成
支持内置工具(如 Google 搜索、Wikipedia)和自定义工具(如调用内部 API),通过tool快速注册功能函数。
3. 适用场景
适用于需要灵活决策的复杂任务,例如多条件数据分析、动态旅行规划等。

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我们是一家AI Agent公司,深圳南山,正在招Agent后端开发,有兴趣聊聊吗
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发布于 05-06 16:52 广东

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