我在使用LangChain Memory时也遇到了很多麻烦。我最终能够通过简单地将提示/响应附加到正在运行的字符串(或字符串数组)中来实现您想要做的事情,然后将其附加到每个提示中。它\xe2\x80\x99 很粗糙,但它可以工作。 \n 类似于:\n[当前提示] \xe2\x80\x9c好吧,它们是什么颜色?\xe2\x80\x9d\n[附加]...
今天要讲的是LangChain-chatchat, 用官网自己的话来说就是: 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。 一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 界面如下: 2.安装步骤: 官网有三种安装方式...
LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如API 和数据库。 核心概念: • Components and Chains • Prompt Templates and Values • Example Selectors • Output Parsers • Indexes and Retrievers • Chat Message History • Agents and Toolkits 2.2.2 Chat...
from langchain.prompts.chat import (ChatPromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate,) template ="You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)human_template ="{text}"...
$ python --version Python 3.11.7 接着,创建一个虚拟环境,并在虚拟环境内安装项目的依赖 #拉取仓库 $ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git #进入目录 $ cd Langchain-Chatchat #安装全部依赖 $ pip install -r requirements.txt $ pip install -r requirements_api.txt ...
比如通过langchain.chat_models.ChatOpenAI可以进行多轮对话,并提供方便的方法来处理用户输入和模型输出。 在接口层面,chat_models提供一个以"聊天消息"作为输入和输出的接口。通过将一个或多个消息传递给chat_models,从而可以获取聊天结果。响应也是一条消息。目前LangChain支持的消息类型有AIMessage、HumanMessage、...
if not (BING_SEARCH_URL and BING_SUBSCRIPTION_KEY):# 如果 Bing 搜索 URL 或 Bing 订阅密钥未设置,则返回一个错误信息的文档return [{"snippet": "please set BING_SUBSCRIPTION_KEY and BING_SEARCH_URL in os ENV","title": "env inof not fould","link": "https://python.langchain.com/en/lat...
首先,确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.10 $ python --version Python 3.10.12 接着,创建一个虚拟环境,并在虚拟环境内安装项目的依赖 # 拉取仓库 $ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git # 进入目录 $ cd Langchain-Chatchat # 安装全部依赖 $ pip install -r requ...
功能描述 / Feature Description 想自己包装一个前端页面,但是流式输出用不了,调用完接口是一次性回复的,体验不好。接口入参的Stream改成了True,返参里确实是流式输出了,但实际上还是一次性返回。烦请大佬告知怎么使用接口才能实现流式输出。
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser from operator import itemgetter from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, get_buffer_string from langchain_core.prompts import format_document from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough, RunnableLamb...