langchain——构建端到端应用的强大框架

引言

chatgpt大火，各种应用和开发也随之而来。PDFgpt、口语对话gpt，其实这些应用的本质都是通过调用chatgpt的api，然后配合一些现有的功能实现的。简单来说就是：包装了一下chatgpt的服务，使其在某个领域的使用更加方便。

现在最方便的莫过于langchain链式调用chatgpt实现想要的功能。

什么是langchain?

LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

看不懂也没关系，总而言之，langchain已经很方便了，但是对于非程序员来说还是很麻烦，主要就是不想接触代码。

最近发现了一个很好用的开源的项目：flowise，通过UI实现零代码开发专属自己的gpt应用。

有没有这么神乎？看下去就知道了。

不耽误大家时间，直接上效果图。 这个是我写的一个很简单的翻译功能，可能有人要说了：这功能也太废了……诶，别急啊，饭得一口口吃。

看这个主要目的还是想告诉大家这有多简单，其实就是像拼积木一样，把每个板块的线连接起来，每个板块都是现成的。

下面是一个chatpdf的实现： 也非常简单对不对！平时看着程序员对着一堆代码开发的程序，你只能遗憾自己没有学过相关技术，在ai时代只能落后于人。现在自己就能开发了！（站起来了！）

下面给大家具体讲一下如何实现这个chatPDF（从头到尾零基础保姆级教程）

• 首先：打开终端（windows电脑上面快捷键：win+R，输入cmd，回车）进入一个黑框框
• 第二步：如果你的电脑下载过node.js就输入命令：npm install -g flowise （如果不知道有没有装过也不用着急，你可以通过以下步骤在命令行窗口中检查 npm 是否已经安装：

1. 打开命令行工具（例如：Windows 中的命令提示符或 PowerShell，macOS 和 Linux 中的终端）。
2. 在命令行中输入 npm -v 并按下回车（或enter）键。
3. 如果你成功得到了 npm 的版本信息，那么说明 npm 已经被正确安装。

如果你的计算机没有安装 Node.js，那么可以按照以下步骤来安装 npm：

1. 首先，从 Node.js 的官方网站（nodejs.org/ ）下载适合你计算机操作系统的最新版本的 Node.js 安装程序，并运行安装程序。
2. 执行安装程序的过程中，Node.js 的安装程序也会帮你安装 npm。在安装程序完成后，你可以使用以上的步骤来检查 npm 是否已经安装成功。

完成以上安装并成功运行 npm -v 命令后，你就可以愉快地使用 npm 来管理你的项目依赖项和执行其他有用的任务了。然后也是输入命令：npm install -g flowise） 等待片刻就能安装好我们需要的软件了。

• 第三步：在命令行输入：npx flowise start （启动服务）
• 第四步：在浏览器输入网址：http://localhost:3000 （这是本地的端口）进入flowise的网页 （如果颜色和我的不一样没关系，我开了黑夜模式而且创建过应用了，但是没有影响）
• 第五步：在右上角点击“Add New”,进入一个画布界面 先简单介绍一下页面布局：左边的蓝色加号是用来添加模块的 右上角的三个按钮分别是：调用，保存，设置（我们只用到保存） 三个按钮下面还有一个紫色的对话按钮，点开是我们的聊天输入框
• 第六步：搭积木 通过在加号里面找到对应的模块，拖到画布上，然后连线成我下图的模样 看不清？没事，我早就帮你们想好了，我已经导出了一份文件，你们直接导入就可以了（右上角点击设置那里，点击load chatflow）
• 第七步：接下来就是输入openai的api和pinecone的api了，openai的api网上一搜一大把教你怎么获取，重点说一下pinecone。 什么是pinecone，……这个不好解释，你就理解成是把你上传的pdf分解成块后存储用的吧。 先去pinecone的官网注册一个账号。官网连接：app.pinecone.io/ 注册也挺简单的，不多讲了，不会的在评论区问吧。 下面详细讲讲参数设置 点击右上角的CREATE INDEX， index name随便取（后面需要输入），Dimensions建议是1536（效果最好），然后确定，在首页左侧找到api keys，复制里面的值， 回到flowise里面，在Pinecone模块框里面填入你复制的key，然后下面的environment和index也需要改为你pinecone里面的设置。
• 第八步：接下来就是激动人心的时刻了，在PDF模块上传你的PDF文件，然后点击右上角保存按钮。保存完成后，点击对话按钮 。 我的测试pdf内容就是对张飞的百度百科描述，可以看到我们“定制的”chatPDF很好的完成了任务。 至于还有一些部署到线上以及记忆功能，之后有机会再慢慢写文章讲。

接下来，是对于整个项目的具体技术分析，有需要的就看，不需要的就点赞即可。（手动狗头）

首先我们整个项目的逻辑就是：上传PDF文档，然后提取文字，分割成块，然后嵌入并存储起来，最后通过ai分析我们输入的文字，在我们的数据库中寻找相似性文本，总结输出。

我们先需要一个PDF加载器（对应我们的PDF模块），然后需要一个递归字符拆分器（recusive character text splitter）。字符分解成一个个矢量，发送到pinecone的数据库（对应pinecone模块），这里需要一个嵌入，这里我们用了一个openai 的embeddings，最后需要一个conversational retrieval QA chain（检索问答模块）,这个模块需要一个LLM（我们这里使用opanai的模型）以及verctor store retriever（矢量存储检索器，这里我们使用了pinecone），至此，搭建完成。

整个项目逻辑清晰，可扩展性强，有一些地方解释不到位或者理解有误，还请海涵。有问题也可以私信或者评论区留言。

文章分享不易，点点赞吧。感谢您嘞。