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前言
在[上一篇文章]中我们对 ChatWithPDF
的方案设计进行了整体的概览,现在细化下整体流程,如下图所示:
针对上面的流程,我们思考🤔一下会面临的问题:
- 如何读取 PDF 中的内容?(肯定和直接读文本不一样)
- 如何切割文本块才能保证一定的语义和上下文的连贯性?(随意切割文本肯定会导致上下文的丢失)
- 如何对文本进行 Embedding,这个 Embedding 算法怎么实现?
- 请求 AI 大模型的格式是什么,响应的内容如何解析?
- 向量数据库如何增删查改?
- 如果想替换向量数据库的类型,想替换大模型 ChatGPT 成 ChatGLM 怎么办?
如果从头实现上面的所有功能,想想都头大😵💫,真的是从入门到放弃。[LangChain]的出现让 AI 应用的构建变得简单。
对 LangChain
的功能进行归类总结下:
为了加速和简化构建 AI 应用的工作,LangChain
将是本系列的一个核心内容,但由于 LangChain
的版本迭代比较快,并且文档有点混乱,本篇的目的就是让大家更加轻松掌握 LangChain
,为后续 ChatWithPDF
的开发打下基础。
Chains 是什么?
Chains
中文是链的意思,它是 AI 应用开发中的一个重要概念,让我们用一个简单的例子来说明 Chains
的应用。比如开发一个自动生成代码的功能,输入的参数是两个 language
和 task
,language
表示编程语言(如 Python),task 是需要生成代码的说明,因此大致流程如下:
由于 token 数量的限制,建议使用英文作为 Prompt
(提示语),最终通过与 AI 大模型 ChatGPT 的交互之后,可以得到相对应的 Python 代码。
通过 LangChain
我们可以轻易的替换所使用的 AI 大模型(ChatGPT、Llama、Claude 对应不同的大模型),而不需要改动其他模块的代码。
此时,我们再增加一个需求:对生成的代码进行代码审查,检查生成的代码是否有 Bug
,并且需要用另外一个大模型完成这个功能。最简单的办法就是重新改写上面的 Prompt
(提示语),让 AI 大模型先生成代码,然后在对代码进行审查。
但在 LangChain
中有个更灵活的方式,再构建一个流程,然后将上个流程的输出作为下一个流程的输入,具体情况如下图所示:
这个思想是不是有点熟悉?没错,就是 unix pipeline
,比如统计包含 “aa” 日志的条目数: cat test.log | grep aa | wc -l
。每个程序都实现单一的功能,然后通过 pipeline
将它们组合起来完成更复杂的功能。
LangChain
也是同样的,你可以通过 LangChain
构建不同的 Chain
,然后将每个 Chain
串联起来完成复杂的工作,如下图:
相信通过上面的示例,大家对于 LangChain
中 Chain
的设计与使用有了更加深刻的理解,接下来我们通过一个具体示例来演示 LangChain
的使用。
AI 聊天机器人(easychat)
本节我们将使用 LangChain
构建一个 AI 聊天机器人,使用的 AI 大模型是 AzureOpenAI
完整的代码已经上传 github 仓库:github/betnevs/lan…
环境初始化
Python 作为本地开发环境,要解决的第一个问题就是包依赖的问题,随着本地 Python 环境引入的包越来越多,依赖管理也会越来越复杂,所以需要解决这个问题。
本系列采用 Python 官方的 venv
创建虚拟的 Python 环境解决依赖问题,感兴趣的可以阅读:[docs.python/3/library/v…]
本文示例是基于 macOS 进行开发演示,Windows 代码基本一样,注意 Windows 使用 venv 的初始化命令不一样,请参考官方文档。
- 创建本地目录 easychat
mkdir easychat && cd easychat
- 初始化虚拟环境
python -m venv .venv
- 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
建立主框架
主框架就是不断获取用户的输入,然后做业务逻辑的处理,最后将响应的内容显示到屏幕上。另外,当用户输入 exit
时,程序退出。代码很简单,如下所示:
逐步完善功能
在与 AI 大模型交互的时候,一般涉及三个角色:
- system:设置 AI 大模型的角色
- user:使用的用户,对应用户的输入
- assistant:AI 大模型,对应大模型的输出
真正与大模型的交互就是靠调用 API 去实现,但如果不借助 LangChain
,作为开发者需要去阅读每个 AI 大模型的 API 文档,并且切换不同的大模型还需要修改相对应的代码,这些是比较繁琐的事情,有了 LangChain
就可以简化流程。
接下来,让我们逐步完善功能:
1、先安装相应的 LangChain
包
pip install python-dotenv langchain langchain-core langchain-community langchain-openai
2、Azure OpenAI
密钥和接口配置
touch .env
根据自己账号下的配置填写配置文件
AZURE_OPENAI_API_KEY=(请求key)
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=(请求API)
OPENAI_API_VERSION=2024-02-01
AZURE_CHAT_MODEL=gpt-35-turbo
3、通过 load_dotenv
引入配置文件中的内容至环境变量
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
通过以上操作,可以避免 Azure OpenAI
的相关配置写死在代码中。
4、构建提示语模板
prompt = ChatPromptTemplate(
input_variables=["content"],
messages=[
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{content}"),
],
)
这个代码非常简单,利用 ChatPromptTemplate
定义提示语的模板,将用户的输入定义为 content
,然后通过 HumanMessagePromptTemplate.from_template("{content}")
将用户的输入直接构建成提示语。
5、初始化 AI 模型
chat = AzureChatOpenAI(
azure_deployment=os.getenv("AZURE_CHAT_MODEL"),
)
6、定义响应解析器
output_parser = StrOutputParser()
7、构建 Chains
chain = prompt | chat | output_parser
这里再次印证了上面说的 chain
和 unix pipeline
思路一样 ,使用方式都基本一致。
8、传入用户输入,调用 chain
# 5. 调用 chain,这里 `content` 就是构建填充到提示语模板中的 `content`
result = chain.invoke({"content": content})
最终完整代码:
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate
from langchain.schema import StrOutputParser
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
load_dotenv()
# 1. 定义提示语模板
prompt = ChatPromptTemplate(
input_variables=["content"],
messages=[
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{content}"),
],
)
# 2. 初始化 AI 模型
chat = AzureChatOpenAI(
azure_deployment=os.getenv("AZURE_CHAT_MODEL"),
)
# 3. 定义响应解析器
output_parser = StrOutputParser()
# 4. 构建 chains
chain = prompt | chat | output_parser
while True:
content = input(">> ")
if content.strip() == "exit":
break
# 5. 调用 chain,这里 `content` 就是构建填充到提示语模板中的 `content`
result = chain.invoke({"content": content})
print("AI Answer: ", result)
效果展示
直接执行 python main.py
运行程序,问几个问题,看看效果:
效果还是ok的,大家可以自己运行体验下。但是这个 easychat
的机器人有个问题,就是没有记忆功能,让我们做个功能测试:
- 告诉它我们的名字叫做“开发者语”
- 再问它我们的名字,看看效果
为什么会出现这种情况呢?因为调用 AI 大模型是没有记忆功能,也就是说调用 AI 大模型是一种无状态的调用,它并不会记忆你上次问的内容,那如何解决这个问题让 AI 机器人拥有记忆的能力,下一篇文章将详细介绍,敬请期待~😉
总结
本篇是《从零构建生产级 AI 应用 ChatWithPDF》的第二篇,主要介绍了 LangChain
这个框架的核心思想以及 Chain 的原理和使用,下一篇我们将针对 AI 大模型没有记忆能力的问题逐步完善 easychat
的功能,在实战中介绍更多的 LangChain
用法。
如何学习AI大模型?
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
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