LangChain搜索引擎

LangChain搜索引擎是一种基于语言模型的技术，它通过连接多层自然语言处理（NLP）模块来提供智能搜索服务。这种搜索引擎通常利用深度学习模型，如Transformer架构，对文本数据进行理解和生成，能够理解用户的查询意图，并从大量的信息源中找出相关的、准确的回答。

LangChain的工作原理是将复杂的搜索请求分解成一系列的语言理解步骤，比如分词、词性标注、实体识别、语义解析等，然后逐级传递给相应的模型进行处理。每个层级都能处理更高级别的抽象任务，最终形成一个高效的搜索解决方案，支持跨语言和多模态的信息检索。

相关问题

langchain搜索

Langchain是一个基于自然语言处理的搜索引擎，它可以通过提问问题来获取相关的搜索结果。Langchain使用了多种工具和模型来实现搜索功能，＊＊＊<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通过langchain让chatgpt3.5联网搜索](https://blog.csdn.net/weixin_45279438/article/details/130434703)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [LangChain入门(二)-通过 Google 搜索并返回答案](https://blog.csdn.net/wenxingchen/article/details/130474611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Langchain agent

### 关于LangChain Agent的概述

LangChain Agent是一种基于大型语言模型（LLM）构建的应用程序组件，旨在执行特定任务或一系列操作。通过集成不同的工具和技术，Agent能够处理复杂的工作流程并自动化多种业务逻辑[^1]。

### 初始化与配置Agent实例

对于最新版本中的初始化过程而言，推荐采用`AgentExecutor`类来创建和管理Agent对象。这不仅简化了设置步骤还提供了更灵活的功能选项：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)

# 定义一些简单的工具函数作为示例
def search(query):
    return "search results"

tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search,
        description="useful for when you need to answer questions about the world"
    )
]

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

此段代码展示了如何利用预定义好的工具列表以及选择合适的参数完成Agent Executor 的实例化工作[^2]。

### 设定Prompt模板

为了使Agent更好地理解用户的意图并给出恰当的回答，在设计对话系统时通常会涉及到定制化的提示语(Prompt)编写。这里提供了一个来自开源项目【hwchase17/structured-chat-agent】的具体实现方案供参考[^3]:

{
  "$schema": "./prompt-schema.json",
  "type": "object",
  "properties": {
    "input": {"type": "string"},
    "history": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "role": {"enum": ["human", "ai"]},
          "content": {"type": "string"}
        },
        "required": ["role", "content"]
      }
    }
  },
  "required": ["input"]
}

上述JSON结构描述了一种适用于聊天场景下的输入输出格式，其中包含了当前轮次的人机交互文本(`input`)以及过往交流记录(`history`)等字段信息。

### 实际应用场景举例说明

假设现在要开发一款智能客服机器人，那么就可以借助LangChain框架所提供的API接口和服务快速搭建起原型产品。比如针对客户提出的商品查询请求，可以通过调用搜索引擎API获取相关信息；而对于订单状态跟踪这类问题，则可以直接访问内部数据库获得最准确的结果反馈给用户。