我们很高兴地宣布推出 LangChainHub，在这里您可以找到并提交常用的提示、链、代理以及更多内容！
这显然从 Hugging Face 的 Hub 中汲取了很多灵感，我们认为它在培养一个令人惊叹的社区方面做得非常出色。
动机
在过去的几个月中，我们看到 LangChain 社区使用该框架构建了数量惊人的应用程序。这些应用程序使用 LangChain 组件（例如提示、LLM、链和代理）作为构建块来创建独特的工作流程。我们希望创建一个中心，让用户可以共享他们创建的组件，从而轻松共享和发现这些工作流程。
我们对 LangChainHub 的目标是成为共享提示、链、代理等内容的一站式商店。作为起点，我们正在启动包含 LangChain 中使用的提示存储库的 Hub。通常，从 LLM 获得良好结果的秘诀是高质量的提示，我们相信，拥有常用提示的集合将使使用者更容易获得出色的结果，而无需重新发明轮子。我们希望接下来增加对链和代理的支持。
用法
我们不仅仅想构建提示、代理和链的集合 - 我们希望尽可能简单直接地让人们实际使用它们。为此，我们正在采取两个具体步骤
- 我们将在 LangChain Python 库 中提供一流的支持，以加载这些工件。例如，您可以使用以下代码片段轻松地从 Hub 加载提示
from langchain.prompts import load_prompt
prompt = load_prompt('lc://prompts/hello-world/prompt.yaml')2. 我们将优先提供关于如何使用这些工件的清晰文档。例如，所有提示不仅包含工件本身，还包含 README 文件。该文件包含诸如如何使用它的描述、它期望的输入以及如何在链中使用此提示的代码片段等信息。
有关如何在 Hub 上使用工件的更多详细信息，请查看 Hub 本身上的文档。
社区
我们非常希望这是社区驱动的。我们已经在 Hub 中加入了核心库中使用的工件集合，但我们希望它能迅速充满不在核心库中的提示、链和代理。
由于我们使用 GitHub 来组织这个 Hub，因此添加工件的最佳方式有两种：
- 创建一个 fork，然后针对 repo 打开一个 PR。
- 在 repo 上创建一个 issue，其中包含您要添加的工件的详细信息。
下一步
今天，LangChainHub 包含主 LangChain Python 库中所有可用的提示。
在（希望在不久的）将来，我们计划添加：
- 链：捕捉各种 LLM 工作流程的链集合
- 代理：代理配置的集合，包括底层 LLMChain 以及与其兼容的工具。
- 自定义提示 repo URI：为提示存储库设置自定义 URI 的能力，以便用户可以创建自己的 LangChain hubs。