隆重宣布 LangChain Hub - LangChain 博客

今天，我们很高兴推出 LangChain Hub——一个用于上传、浏览、拉取和管理你的提示的平台。（很快，我们将添加其他类型的工件，如 chains 和 agents）。

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LangChain Hub 内置于 LangSmith（更多信息见下文），因此有两种方式开始探索 LangChain Hub。

拥有 LangSmith 访问权限：完整的读写权限。您可以浏览所有现有提示，并通过登录并从您的管理面板导航到 Hub 来上传您自己的提示。
没有 LangSmith 访问权限：只读权限。您可以查看、下载和运行提示。直接访问 https://smith.langchain.com/hub 开始探索。

如果您想上传提示但没有 LangSmith 访问权限，请填写此表格，我们将加快您的访问速度，以便您可以开始发布您的提示。

LangChain Hub 的动机

我们在年初推出了 LangChain Hub 的一个非常早期的版本，作为一个代码和 README 目录，其目标与我们今天的目标相同——使共享和发现任何用例的提示变得更容易。

随着 LangChain 和更广泛的生态系统的发展，提示在 LLM 开发过程中的作用变得越来越重要。正如 Ethan Mollick 最近在一篇关于该主题的（非常棒的）文章中写道，“现在是 grimoires 的时代。” 他所说的“grimoires”指的是“提示库，这些库将最佳实践的专业知识编码成任何人都可以使用的形式。”

我们完全同意——Hub 的价值超越了单个应用程序。它关乎提升我们的集体智慧，并将其转化为我们现在都可以使用的知识。我们希望在个人、团队和组织层面，跨越任何用例和每个行业，使这一切变得更容易。

我们对 LangChain Hub 的目标是使其成为开发者发现新用例和精良提示的首选之地。

今天，精良的提示以及随之而来的智慧分布在网络上，并且常常埋藏在博客文章、Twitter 帖子和人们的头脑中。通过将所有这些知识汇集到一个易于导航的地方，我们认为我们可以共同加速开发和学习的步伐。

用 Mollick 的术语来说——我们今天从公共 grimoires 开始，但我们很快将启用私有的、公司特定的 grimoires。

那么为什么是现在？过去几个月出现了一些新的见解，促使我们正确地重建 Hub。

模型多样性和不可转移的提示

人们不再只使用 OpenAI 了。Anthropic 的 claude-2 已成为需要长上下文窗口的人们的首选。谷歌正在发布（并将发布）更强大的模型。而且，最令人兴奋的是，开源模型社区正在赶上，Llama2 被证明是一个可行的替代方案。

不幸的是，提示无法简单地从一个模型转移到另一个模型。每个模型可能有最适合该模型的不同技巧（例如，claude-2 在提示时更喜欢 XML 编码）或不同的语法（例如，Llama2 的 SYS 和 INST）。

随着开发者探索各种各样的模型，我们希望 LangChain Hub 可以通过为这些模型提供入门提示来帮助他们进行探索。我们已在提示中添加标签，以指示它们最适合哪个或哪些模型。

2. 可检查性

提示驱动 LangChain 中的 chains 和 agents。通常，提示会被隐藏起来。我们构建 LangChain Hub 的方式是将它们放在最前面和中心位置，以便任何人都可以看到底层发生了什么。

3. 跨团队协作

虽然大多数 LLM 应用程序都需要大量的工程工作来设置，但我们注意到，非技术团队成员正在参与编辑和改进提示的过程。我们希望让更多的团队成员更容易参与到我们认为将成为每家公司应用程序开发过程核心部分的工作中。沿着这些思路，我们不认为提示应该被视为传统代码——这根本不是促进这种协作的最佳方式。

我们的目标是使 LangChain Hub 成为团队共同编写和管理提示的最佳场所。该产品今天尚未完全到位——第一个迭代版本仅支持个人帐户——但我们正在积极寻找对与我们一起探索 Alpha 版本感到兴奋的组织，因此如果您需要 Hub 的组织支持，请直接通过 support@langchain.dev 与我们联系，主题为 [Hub: Orgs]

4. 工件管理和 LangSmith

通过与早期的 LangSmith 用户合作，调试、日志记录、测试和评估与工件管理之间的联系变得越来越明显。通过使 LangChain Hub 成为 LangSmith 的一部分，我们知道我们可以帮助团队不仅识别和协作处理提示，还可以就如何实施提示做出明智的决策。与提示的测试集成尚未推出，但即将推出！

最受欢迎的功能

首页

我们希望使发现和导航尽可能容易。您应该只需点击几下即可从好奇心转变为编码。

您可以按以下方式查看排序提示：

最受欢迎
最多浏览
最多下载
最近上传

您可以按以下方式筛选提示：

用例（聊天机器人、提取、摘要等）
类型（提示模板等）
语言（英语、中文等）
模型（OpenAI、Anthropic、Llama2、VertexAI 等）

下载和上传提示

我们发布了一个 SDK，以实现提示的轻松编程下载

from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/eli5-solar-system")

您还可以通过 SDK 轻松上传提示

from langchain import hub
from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a joke about {topic}")

hub.push("<handle>/topic-joke-generator", prompt)

如果您想将提示上传到 Hub，但尚未获得 LangSmith 的访问权限，请填写此表格，我们将加快您的访问速度。

提示版本控制

每次您提交提示时，它都会作为新的提交添加。这意味着如果您想回到以前的版本，您可以轻松访问以前版本的提示。

Playground

所有提示都可以通过单击“Try it”按钮在 playground 中打开。这使您可以直接从 LangChain Hub 与提示进行交互。它对于测试提示很有用......而且很有趣！

注意：您将被要求输入 OpenAI 或 Anthropic API 密钥，以便在 playground 中运行它。这些密钥仅存储在您的浏览器中，仅用于直接与服务通信。

编辑和保存

在 playground 中，您可以编辑提示，然后通过单击右上角的“Commit”按钮来保存它。您可以为您自己的提示执行此操作，也可以为其他人的提示执行此操作（保存时，您必须创建自己的 repo 来保存它）。这令人兴奋，因为它有助于每个人在彼此的工作基础上构建！

即将推出

更多工件类型：目前，仅支持提示模板。我们计划扩展对其他类型工件（如 chains 和 agents）的支持。
组织支持：目前，Hub 仅适用于您的个人帐户。如果您的组织需要协作处理提示的能力，请暂时直接通过 support@langchain.dev 与我们联系，主题为 [Hub: Orgs]。我们将在几周内更广泛地推广此功能。
与测试集成：正如您测试代码一样，您应该测试提示。我们正在努力将 Hub 与我们的数据集和测试功能集成。如果您在此期间需要测试您的提示，请查看我们的 LangSmith cookbooks。
更多社交功能：正如您测试代码一样，您应该测试提示。我们正在努力将 Hub 与我们的数据集和测试功能集成。如果您在此期间需要测试您的提示，请查看我们的 LangSmith cookbooks。
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