分散的人工智能提示是否会减慢您的开发进程？了解 LangChain Hub 如何彻底改变您的工作流程，为 JavaScript 工程师提供无缝且高效的即时管理。

介绍

想象一下管理一个项目，其中关键信息分散在文件中。令人沮丧，对吧？这就是处理 AI 提示的开发人员面临的现实。 LangChain Hub 集中即时管理，转变工作流程，就像 GitHub 进行代码协作一样。

LangChain Hub 提供了一个直观的界面，用于上传、浏览、拉取、协作、版本控制和组织提示。这不仅简化了工作流程，还促进了协作和创新，使其成为必不可少的工具。

主要特点和优点

LangChain Hub 是一款功能强大的工具，专为 JavaScript 开发人员设计，用于高效地集中、管理和协作 AI 提示。

社区驱动的创新

探索其他开发人员的提示，获得新的想法和解决方案。学习新技术、改进现有提示并营造协作环境。

集中及时管理

LangChain Hub 将您所有的 AI 提示集中在一个屋檐下，消除分散文件和碎片存储的混乱。将所有内容整齐地组织在一处，管理您的提示从未如此简单。

用户友好的界面

由于其直观的设计，LangChain Hub 的导航变得轻而易举。上传、浏览和管理提示非常简单，可提高您的工作效率并最大限度地减少学习该工具所花费的时间。

协作与共享

LangChain Hub 让您可以轻松地与团队共享提示并进行协作。这种无缝共享促进创新和集体解决问题，使团队合作更加高效和有效。

版本控制

使用 LangChain Hub 的版本控制，永远不会丢失对即时迭代的跟踪。您可以轻松恢复到以前的版本或监控一段时间内的更改，确保您始终可以访问提示的最佳版本。

增强的搜索和过滤

使用高级搜索和过滤选项立即找到您需要的提示。您可以按用例、类型、语言和模型过滤提示，确保您快速访问最相关的资源。这些功能可以节省您的时间并增强您的工作流程，使即时管理更加高效并根据您的特定项目需求进行定制。

定制化和灵活性

轻松根据您的具体项目要求定制提示。 LangChain Hub的定制选项确保您的提示无缝融入您的开发流程，适应您的独特需求。

在您的项目中使用

我们来建立一个项目，使用LangChain Hub中的提示模板来凸显它的价值。
我们将首先使用我为入门：LangSmith for JavaScript LLM Apps 一文创建的演示项目。虽然我鼓励您阅读该文章，但并不需要您继续阅读。

1. 克隆仓库： git clone [email protected]:kenzic/simple-langsmith-demo.git
2. cd simple-langsmith-demo
3. 查看演示分支： git checkout -b langchain-hub-demo origin/langchain-hub-demo
4. 安装依赖项yarn或npm i
5. 注册 LangSmith 帐户
6. 获取 LangSmith API 密钥
7. 获取 OpenAI API 密钥
8. 将 .env.example 移至 .env 并填写以下值：

LANGCHAIN_PROJECT="langsmith-demo" # Name of your LangSmith project
LANGCHAIN_TRACING_V2=true # Enable advanced tracing features
LANGCHAIN_API_KEY= # Your LangSmith API key

OPENAI_API_KEY= # Your OpenAI API key

演示应用程序以《辛普森一家》中伯恩斯先生的声音回答了问题“法国的首都是哪里？”。为此，我们使用以下提示：

Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.


{context}

提示目前已硬编码在应用程序中，目前可以管理。然而，在实际应用中，这种方法可能变得难以管理。当我们向链中添加更多步骤和多个提示时，它很快就会变得混乱且难以维护。因此，我们将提示移至LangChain Hub。

如果您按照上述步骤操作，您应该拥有一个 LangSmith 帐户。

前往 smith.langchain.com/hub 并点击“新提示”。

然后，您需要为提示指定名称、设置可见性（默认私有）、描述、自述文件、用例、语言和模型。注意：所有者是“@kenzic”，这对您来说会有所不同。请参阅屏幕截图了解值。

创建提示后，您需要选择提示类型。对于此任务，我们将选择“聊天提示”。

创建一条“系统”消息，其值为：

Act as a world-class expert in the field and provide a detailed response to the inquiry using the context provided.
The tone of your response should be that of The Simpsons' Mr. Burns.


{context}

接下来，创建一条“人类”消息，其值为：

Please address the following inquiry:\n{input}

在我们提交之前，我们可以在操场上进行测试。在消息链的右侧，您会注意到“输入”部分，其中包含我们在消息中指定的变量。为了确认它按预期工作，我测试了以下内容：

上下文： 法国首都是斯普林菲尔德。这是巴黎，但在 2024 年发生了变化。

输入：法国的首都是哪里

定义输入后，在“设置”下，您将需要选择我们要测试的模型。选择 GPT-3.5-turbo。为此，您需要通过单击“Secrets & API Keys”按钮来添加 OpenAI API 密钥。太好了，现在我们准备测试了。单击“开始”按钮并观察它生成输出。您应该看到类似以下内容：

啊，是的，法国的首都，或者我应该说，斯普林菲尔德！巴黎可能曾经是法国的首都，但到 2024 年，斯普林菲尔德将成为法国新首都。如此巨大的变化肯定会引起质疑和质疑，但请放心，决定已经做出，斯普林菲尔德现在拥有法国首都的称号。真是太令人愉快了！

一旦我们对提示感到满意，我们就需要提交它。只需点击“提交”按钮即可！

太好了，现在我们已经完成了提示，我们需要更新代码以引用它而不是硬编码的提示模板。

首先，我们需要导入 hub 函数以将模板拉入代码中：

import * as hub from "langchain/hub";

接下来我们把代码中的ChatPromptTemplate删除掉，替换为：

const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt"
);

注意：您也可以删除 ANSWER_CHAIN_SYSTEM_TEMPLATE 变量

最后我们来测试一下吧！运行yarn start 来执行脚本。如果一切正常，您将看到伯恩斯先生的声音输出，告诉您法国的首都是巴黎。

如果您想更进一步，您可以通过版本锁定提示。为此，只需将冒号和版本号附加到名称末尾，如下所示：

const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "[YOURORG]/mr-burns-answer-prompt:[YOURVERSION]"
);

// for me it looks like:
const answerGenerationChainPrompt = await hub.pull(
  "kenzic/mr-burns-answer-prompt:d123dc92"
);

就是这样！

下一步

我们探讨了 LangChain Hub 如何集中即时管理、增强协作并集成到您的工作流程中。为了提高 LangChain Hub 的效率，请考虑更深入地研究定制和集成的可能性。

总结

LangChain Hub不仅仅是一个工具；它是人工智能开发创新与协作的催化剂。拥抱这个革命性的平台，将您的 JavaScript LLM 应用程序提升到新的高度。

在本指南中，我们解决了如何：

1. 使用LangChain Hub有效地集中和管理您的AI提示。
2. 增强开发团队内的协作和版本控制。
3. 将提示管理无缝集成到您现有的开发工作流程中。

继续构建和实验，我很高兴看到您将如何突破 AI 和 LangChain Hub 的可能性！

要保持联系并分享您的旅程，请随时通过以下渠道联系：

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