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近期直播：《基于 LLM 大模型的向量数据库企业级应用实践》

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LangChain 是什么？

众所周知 OpenAI 的 API 无法联网的，所以如果只使用自己的功能实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能肯定是无法实现的。

数据感知：将 LLM 模型链接到不同的数据源，比如：ChatGPT 访问 PDF 等；

代理：允许与 LLM 模型进行交互。

第一、支持 LLM 调用

第二、支持 Prompt 管理

第三、支持索引

第四、支持 Chain（链）

链允许我们将多个组件组合在一起，以创建一个单一的、连贯的应用程序。比如：我们可以创建一个链，该链接受用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。

第五、文档加载器（Document Loader）

顾名思义，这个就是从指定源进行加载数据的，比如：

文件夹 DirectoryLoader
Azure 存储 AzureBlobStorageContainerLoader
CSV文件 CSVLoader
印象笔记 EverNoteLoader
Google网盘 GoogleDriveLoader
任意的网页 UnstructuredHTMLLoader
PDF PyPDFLoader
S3 S3DirectoryLoader/S3FileLoader
Youtube YoutubeLoader 等官方文档地址：https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders.html
代码实践如下：

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文本切割（Text Splitters）

当您想要处理长文本时，有必要将该文本拆分为块。听起来很简单，但这里有很多潜在的复杂性。在理想情况下，我们希望将语义相关的文本片段放在一起。“语义相关”的含义可能取决于文本的类型。文本切割器的工作方式：

默认推荐的文本拆分器是 RecursiveCharacterTextSplitter。此文本拆分器采用字符列表。它尝试基于第一个字符的拆分来创建块，但如果任何块太大，它就会移动到下一个字符，依此类推。默认情况下，它尝试拆分的字符为 ["\n\n", "\n", " ", ""]。

文本切割代码如下：

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向量化（向量数据库）

第一、为什么 LLM 需要将文本内容向量化

计算机最擅长处理的就是数字，因此我们需要将文本（如单词或者句子）转化为数字，或者更具体地说，转化为向量。向量是一种数学对象，可以看作是一个有序的数字列表。这种将文本转化为向量的过程就叫做向量化。

第二、什么是欧式距离

把它想象成在多维空间中两点之间的直线距离。比如在二维空间（也就是平面）上，两点之间的欧氏距离就是我们平时说的直线距离。在三维空间中，也就是我们生活的物理世界中，两点之间的欧氏距离就是我们通常意义上的空间直线距离。这个概念可以扩展到更高的维度。

第三、欧式距离在文本分析中的作用

在文本分析中，欧氏距离常常被用来衡量两段文本（或者说，两个向量）的相似度。如果两个向量之间的欧氏距离小，那么这两段文本就被认为是相似的；反之，如果欧氏距离大，那么这两段文本就被认为是不相似的。

第四、向量数据库

顾名思义，专门设计用于高效存储和检索向量数据，向量数据库检索主要基于向量之间的距离或相似度。常用向量数据库有：

代码实践如下：

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链(Chain)

可以把 Chain 理解为任务。一个 Chain 就是一个任务，当然也可以像链条一样，一个一个的执行多个链，常用 Chain 如下：

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免费超干货 LLM 大模型直播

为了帮助同学们掌握好 LLM 大模型的向量数据库企业级应用实战，明晚8点，我和陈东老师会开一场直播和同学们深度聊聊大模型的向量化、向量数据库的应用实战，请同学点击下方按钮预约直播，咱们明晚8点不见不散哦~~

近期直播：《基于 LLM 大模型的向量数据库企业级应用实践》

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基于Langchain+向量数据库+ChatGPT构建企业级知识库