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核心觀點(diǎn)
　　 LangChain是一個(gè)開(kāi)發(fā)由語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的框架，加快基于大模型的應(yīng)用構(gòu)建速度。LangChain于22年10月底推出，是一個(gè)封裝了大量大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用開(kāi)發(fā)邏輯和工具集成的開(kāi)源Python庫(kù)，提供了標(biāo)準(zhǔn)的模塊化組件，集成了不同的大語(yǔ)言模型并將其進(jìn)行整合，并將它們連接到各種外部數(shù)據(jù)源和API，開(kāi)發(fā)者們可以直接調(diào)用，大大加快了構(gòu)建大模型應(yīng)用的速度。有了LangChain，做一個(gè)基于公司內(nèi)部文檔的問(wèn)答機(jī)器人通常只需要兩天，而直接fork別人基于LangChain的代碼構(gòu)建個(gè)人的Notion問(wèn)答機(jī)器人則只需要幾個(gè)小時(shí)。
　　針對(duì)大模型應(yīng)用上的不足，LangChain提供模塊化組件進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)通用大模型難以獲取外部信息、無(wú)法保存上下文記憶等不足，LangChain提供了多個(gè)組件模塊：Model模塊可以將LLM的強(qiáng)大能力輕松集成到工作應(yīng)用程序中；prompttemplate可以單獨(dú)定義prompt的輸入輸出格式，輸出解析器可以將LLM的輸出解析為所需要的格式；Chain提供了將各種組件合并成一個(gè)統(tǒng)一應(yīng)用程序的方式，通過(guò)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)模型的序列調(diào)用；Agent將LLM作為推理引擎，它會(huì)利用互聯(lián)網(wǎng)上學(xué)習(xí)到的背景知識(shí)或你提供的新信息，來(lái)回答問(wèn)題、推理內(nèi)容或決定下一步的操作；LangChain提供了多種不同的Memory形式，開(kāi)發(fā)者可以選擇存儲(chǔ)完整記憶、僅保留最后幾輪對(duì)話記憶或是限制存儲(chǔ)的token數(shù)等。
　　 ChatGPTPlugin和LangChain并非競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，LangChain已支持直接調(diào)用ChatGPTPlugin。隨著ChatGPT公布其Plugin插件生態(tài)，部分開(kāi)發(fā)者認(rèn)為L(zhǎng)angChain的價(jià)值會(huì)被插件直接取代，但LangChain和插件并非競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，LangChain在插件推出后兩天就更新了在LangChain抽象下的Plugin實(shí)現(xiàn)。LangChain在復(fù)雜的2B應(yīng)用場(chǎng)景中仍具有顯著的價(jià)值，在底層大模型和上層應(yīng)用之間提供一層對(duì)業(yè)務(wù)復(fù)雜邏輯的抽象，滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)快速部署的需求。例如Langchain的Agent和Memory兩個(gè)功能模塊，現(xiàn)有的plugin不具備這樣的能力。
　　 LangChain仍處于開(kāi)放開(kāi)源狀態(tài)，商業(yè)化潛力不明朗。目前LangChain仍處于早期開(kāi)源階段，尚未開(kāi)始產(chǎn)生收入。常規(guī)開(kāi)源大模型的盈利方式為，在用戶數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模后另外開(kāi)發(fā)閉源定制產(chǎn)品或者整體轉(zhuǎn)換成閉源產(chǎn)品進(jìn)行收費(fèi)。而LangChain作為“依賴(lài)其他開(kāi)源庫(kù)的開(kāi)源項(xiàng)目”，其主流使用人群為獨(dú)立開(kāi)發(fā)者或者小型企業(yè)，付費(fèi)意愿不高，而大型企業(yè)可以基于開(kāi)源的LangChain自己研發(fā)一套框架，整體商業(yè)化前景不明朗，仍需進(jìn)一步探索。
　　一站式框架預(yù)計(jì)成為未來(lái)大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署的首選，大廠紛紛加入戰(zhàn)局。近期，各大云廠商紛紛推出了自家的一站式大模型訓(xùn)練、推理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、部署的云平臺(tái)，如百度文心千帆、阿里云ModelScope平臺(tái)、字節(jié)火山方舟平臺(tái)、亞馬遜Bedrock服務(wù)等。由于生成式AI的使用對(duì)于算力的需求量巨大，大模型需要做訓(xùn)練和推理，門(mén)檻非常高，采用云服務(wù)方式來(lái)部署B(yǎng)端大模型及應(yīng)用對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)更加經(jīng)濟(jì)。我們認(rèn)為，一站式框架可能會(huì)成為未來(lái)大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署的首選，生成式AI有望給云業(yè)務(wù)帶來(lái)新一輪增長(zhǎng)。
　　投資建議與投資標(biāo)的
　　我們認(rèn)為，隨著國(guó)內(nèi)大模型玩家不斷增多，基于基礎(chǔ)大模型建立的落地應(yīng)用也會(huì)隨后快速發(fā)展起來(lái)。建議關(guān)注三六零(601360，未評(píng)級(jí))、科大訊飛(002230，買(mǎi)入)、拓爾思(300229，未評(píng)級(jí))等擁有基礎(chǔ)大模型的公司。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　技術(shù)落地不及預(yù)期；政策監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)