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概念

理解LangChainGo背后的基本概念有助于您构建更好的应用程序。

核心架构​

LangChainGo 是围绕几个关键的架构原则建立的：

框架设计​

  • 接口驱动的设计：每个主要组件都通过接口定义，以实现模块化和可测试性。
  • 组件架构：模型、链、内存、代理和工具之间的清晰分离。
  • Go 特定模式：利用 Go 的优势，如接口、goroutines 和显式错误处理。

执行模型​

  • 上下文传播：所有操作都使用 context.Context 来支持取消和超时。
  • 错误处理：通过不同故障模式的类型化错误进行明确的错误处理。
  • 并发性：原生支持使用 goroutines 和通道的并发操作。
  • 资源管理：适当的清理和资源管理模式。

语言模型​

模型抽象​

Model 接口提供了一种统一的方式来与不同的 LLM 提供商进行交互：

  • 在 OpenAI、Anthropic、Google AI 和本地模型之间保持一致的 API。
  • 支持多模态功能，包括文本、图像和其他内容类型。
  • 通过函数选项实现灵活配置。
  • 通过类型断言访问特定提供商的功能。

通信模式​

  • 请求/响应：与 LLM 的标准同步通信。
  • 流式传输：实时响应流以提供更好的用户体验。
  • 批量处理：高效地处理多个请求。
  • 限速：内置的退避和重试机制。

内存和状态管理​

内存类型​

  • 缓冲内存：存储完整的对话历史记录。
  • 窗口内存：维护最近消息的滑动窗口。
  • 令牌缓存：基于令牌计数限制进行内存管理。
  • 摘要内存：自动总结较旧的对话。

状态持久化​

  • 开发和测试期间使用内存存储。
  • 对于简单的应用程序，使用文件基础持久化。
  • 生产应用集成数据库。
  • 通过接口实现自定义存储后端。

代理和自主性​

代理架构​

代理结合了推理与工具的使用：

  • 决策制定：LLM 决定要使用的工具。
  • 工具整合：无缝地与外部 API 和函数进行整合。
  • 执行循环：迭代推理-行动-观察周期。
  • 内存集成：在多次工具调用之间保持上下文。

工具系统​

  • 预置的工具用于常见操作（计算器、网络搜索、文件操作）。
  • 通过简单的接口创建自定义工具。
  • 复杂操作的工具组合。
  • 错误处理和超时管理。

生产考虑​

性能​

  • HTTP 客户端连接池。
  • 响应和嵌入缓存策略。
  • 使用 goroutines 进行并发处理。
  • 内存高效的流式传输操作。

可靠性​

  • 外部 API 调用的断路器模式。
  • 服务不可用时优雅降级。
  • 全面的错误处理和恢复。
  • 健康检查和监控集成。

安全性​

  • 安全的 API 密钥管理。
  • 输入验证和清理。
  • 敏感数据的输出过滤。
  • 限速和滥用保护。

这些概念构成了使用 LangChainGo 构建稳健、可扩展应用程序的基础。每个概念都建立在 Go 的优势之上，同时提供了构建多样化的 AI 应用程序所需的灵活性。