Hugging Face全面拥抱LangChain：全新官方合作包

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最近Hugging Face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。

通过Hugging Face官方包的加持，开发小伙伴们通过简单的api调用就能在langchain中轻松使用Hugging Face上各类流行的开源大语言模型以及各类AI工具。

以下是笔者在测试使用后，总结的在LangChain中无缝安装和使用Hugging Face最佳实践。

如何安装

要使用Hugging Face平台的功能，首先需要安装langchain-huggingface包，这是一个专门为Hugging Face平台集成的Python包。

pip install langchain-huggingface

大型语言模型(LLM)

LLM是Langchain对大语言模型的核心抽象，Hugging Face中则将类似能力称之为Pipeline。因而Hugging Face平台使用HuggingFacePipeline类来启动开源大语言模型的本地启动

from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline

llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/llms/huggingface_pipelines/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/llms/langchain_huggingface.llms.huggingface_pipeline.HuggingFacePipeline.html

聊天模型(Chat modal)

Chat作为Langchain集成与交互的核心入口，Hugging Face平台也提供了多种开源聊天模型作为对应支持。你可以直接使用ChatHuggingFace类来快速集成开源LLM。

from langchain_core.messages import (
    HumanMessage,
    SystemMessage,
)
from langchain_huggingface import ChatHuggingFace

messages = [
    SystemMessage(content="You're a helpful assistant"),
    HumanMessage(
        content="What happens when an unstoppable force meets an immovable object?"
    ),
]

chat_model = ChatHuggingFace(llm=llm)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/chat/huggingface/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/chat_models/langchain_huggingface.chat_models.huggingface.ChatHuggingFace.html

嵌入模型(embedding)

RAG应用开发过程中必不可少的embedding模型，Hugging Face也提供了各类开源嵌入模型的选择，包括：

HuggingFaceEmbeddings

• 通用开源embedding模型加载

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
hf = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/huggingfacehub/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/embeddings/langchain_huggingface.embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbeddings.html

HuggingFaceInstructEmbeddings

• 指令型开源embedding模型加载

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings

model_name = "hkunlp/instructor-large"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True}
hf = HuggingFaceInstructEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/instruct_embeddings/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/embeddings/langchain_community.embeddings.huggingface.HuggingFaceInstructEmbeddings.html

HuggingFaceBgeEmbeddings

由北京人工智能研究院(BAAI)创建的BGE模型，是开源嵌入模型中的佼佼者。

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings

model_name = "BAAI/bge-small-en"
model_kwargs = {"device": "cpu"}
encode_kwargs = {"normalize_embeddings": True}
hf = HuggingFaceBgeEmbeddings(
    model_name=model_name, model_kwargs=model_kwargs, encode_kwargs=encode_kwargs
)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/bge_huggingface/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/embeddings/langchain_community.embeddings.huggingface.HuggingFaceBgeEmbeddings.html

Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI)

Hugging Face文本嵌入推理(TEI) 是一个部署和提供开源文本嵌入和序列分类模型的工具包，支持包括FlagEmbedding、Ember、GTE和E5在内的流行模型。部署后，可以通过本地的http端口来调用Embedding能力。

pip install huggingface-hub

model=BAAI/bge-large-en-v1.5
revision=refs/pr/5
volume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid downloading weights every run

docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data --pull always ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:0.6 --model-id $model --revision $revision

from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEndpointEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEndpointEmbeddings(model="http://localhost:8080")

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/text_embeddings_inference/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/embeddings/langchain_community.embeddings.huggingface_hub.HuggingFaceHubEmbeddings.html

文档加载器

Hugging Face平台拥有超过75,000个数据集，涵盖100多种语言，适用于NLP、计算机视觉和音频领域的多种任务。通过HuggingFaceDatasetLoader，我们可以直接将这些数据集应用于LangChain系统的构建与测试。

Hugging Face Dataset

from langchain_community.document_loaders.hugging_face_dataset import HuggingFaceDatasetLoader

dataset_name = "imdb"
page_content_column = "text"


loader = HuggingFaceDatasetLoader(dataset_name, page_content_column)

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/document_loaders/hugging_face_dataset/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/document_loaders/langchain_community.document_loaders.hugging_face_dataset.HuggingFaceDatasetLoader.html

工具

Hugging Face Hub Tools

Hugging Face工具 支持文本输入输出，可以通过load_huggingface_tool函数加载。

pip install transformers huggingface_hub

from langchain.agents import load_huggingface_tool

tool = load_huggingface_tool("lysandre/hf-model-downloads")

print(f"{tool.name}: {tool.description}")

• 使用示例：https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/tools/huggingface_tools/
• API参考文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/agent_toolkits/langchain_community.agent_toolkits.load_tools.load_huggingface_tool.html

总结

通过上述介绍，相信你已经可以轻松地在你的LangChain项目中集成Hugging Face平台的强大功能。无论是聊天机器人、文本嵌入还是数据集加载，Hugging Face平台都能为你提供更多的开源模型的支持。