Hugging Face x LangChain: 全新 LangChain 合作伙伴包
我们很高兴官宣发布 langchain_huggingface，这是一个由 Hugging Face 和 LangChain 共同维护的 LangChain 合作伙伴包。这个新的 Python 包旨在将 Hugging Face 最新功能引入 LangChain 并保持同步。
源自社区，服务社区
目前，LangChain 中所有与 Hugging Face 相关的类都是由社区贡献的。虽然我们以此为基础蓬勃发展，但随着时间的推移，其中一些类在设计时由于缺乏来自 Hugging Face 的内部视角而在后期被废弃。
通过 Langchain 合作伙伴包这个方式，我们的目标是缩短将 Hugging Face 生态系统中的新功能带给 LangChain 用户所需的时间。
langchain-huggingface 与 LangChain 无缝集成，为在 LangChain 生态系统中使用 Hugging Face 模型提供了一种可用且高效的方法。这种伙伴关系不仅仅涉及到技术贡献，还展示了双方对维护和不断改进这一集成的共同承诺。
起步
langchain-huggingface 的起步非常简单。以下是安装该 软件包 的方法:
pip install langchain-huggingface
软件包地址：https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/libs/partners/huggingface
现在，包已经安装完毕，我们来看看里面有什么吧！
LLM 文本生成
HuggingFacePipeline
transformers 中的 Pipeline 类是 Hugging Face 工具箱中最通用的工具。LangChain 的设计主要是面向 RAG 和 Agent 应用场景，因此，在 Langchain 中流水线被简化为下面几个以文本为中心的任务: 文本生成 、 文生文 、 摘要 、 翻译 等。
Pipeline 文档：https://hf.co/docs/transformers/main_classes/pipelines
用户可以使用 from_model_id 方法直接加载模型:
也可以自定义流水线，再传给 HuggingFacePipeline 类:
使用 HuggingFacePipeline 时，模型是加载至本机并在本机运行的，因此你可能会受到本机可用资源的限制。
HuggingFaceEndpoint
该类也有两种方法。你可以使用 repo_id 参数指定模型。也可以使用 endpoint_url 指定服务终端，这些终端使用 无服务器 API，这对于有 Hugging Face 专业帐户 或 企业 hub 的用户大有好处。普通用户也可以通过在代码环境中设置自己的 HF 令牌从而在免费请求数配额内使用终端。
无服务器 API：https://hf.co/inference-api/serverless
专业帐户：https://hf.co/subscribe/pro
企业 hub：https://hf.co/enterprise
该类在底层实现时使用了 InferenceClient，因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。
InferenceClient：https://hf.co/docs/huggingface_hub/en/package_reference/inference_client
ChatHuggingFace
每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中，将大大降低模型的表现。
为了把用户的消息转成 LLM 所需的提示，大多数 LLM 分词器中都提供了一个名为 chat_template 的成员属性。
chat_template：https://hf.co/docs/transformers/chat_templated
要了解不同模型的 chat_template 的详细信息，可访问我创建的 space！
Space 地址：https://hf.co/spaces/Jofthomas/Chat_template_viewer
ChatHuggingFace 类对 LLM 进行了包装，其接受用户消息作为输入，然后用 tokenizer.apply_chat_template 方法构造出正确的提示。
上述代码等效于:
嵌入
Hugging Face 里有很多非常强大的嵌入模型，你可直接把它们用于自己的流水线。
首先，选择你想要的模型。关于如何选择嵌入模型，一个很好的参考是 MTEB 排行榜。
MTEB 排行榜：https://hf.co/spaces/mteb/leaderboard
HuggingFaceEmbeddings
该类使用 sentence-transformers 来计算嵌入。其计算是在本机进行的，因此需要使用你自己的本机资源。
sentence-transformers：https://sbert.net/
HuggingFaceEndpointEmbeddings
HuggingFaceEndpointEmbeddings 与 HuggingFaceEndpoint 对 LLM 所做的非常相似，其在实现上也是使用 InferenceClient 来计算嵌入。它可以与 hub 上的模型以及 TEI 实例一起使用，TEI 实例无论是本地部署还是在线部署都可以。
总结
我们致力于让 langchain-huggingface 变得越来越好。我们将积极监控反馈和问题，并努力尽快解决它们。我们还将不断添加新的特性和功能，以拓展该软件包使其支持更广泛的社区应用。我们强烈推荐你尝试 langchain-huggingface 软件包并提出宝贵意见，有了你的支持，这个软件包的未来道路才会越走越宽。
英文原文: https://hf.co/blog/langchain
原文作者: Joffrey Thomas，Kirill Kondratenko，Erick Friis
译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。
