1、LangChain LangChain是一个令人印象深刻且免费的框架,它彻底改变了广泛应用的开发过程,包括聊天机器人、生成式问答(GQA)和摘要。通过将来自多个模块的组件无缝链接,LangChain能够使用大部分的llm来创建应用程序。2、LLaMA 2023年2月24日,Meta向公众发布了LLaMA模型,,拥有70亿到650亿个参数的模型集合,是目前最全面...
综上所述,LangChain框架与ChatGPT技术的结合为AI客服服务带来了革命性的提升。通过优化问答系统、集成订单能力等举措,AI客服变得更加智能、高效。这不仅显著提升了客户服务体验,还为企业降低了运营成本,推动了企业的可持续发展。在未来,我们有理由相信,LangChain与ChatGPT将在AI客服领域发挥更加重要的作用,为企业的持续...
因此LangChain使用OpenAI的stop参数,截断了AI当前对话。"stop": ["\nObservation: ", "\n\tObservation: "]。 做了以上设定以后,OpenAI仅仅会给到Action和 Action Input两个内容就被stop停止。 最后根据LangChain的参数设定就能实现得到返回值『这个是一个通用的返回』,如果return_direct设置为False,openai将会继续...
2. LangChain与ChatGPT的融合 在智能客服系统中,LangChain和ChatGPT的融合是实现高效对话管理的关键。通过LangChain,我们可以将ChatGPT模型与其他数据源和工具连接起来,实现更加复杂和智能的对话功能。例如,我们可以利用LangChain的检索功能,从知识库中检索与用户问题相关的信息,并将其作为上下文传递给ChatGPT模型,以生成...
pip install langchain_openai pip install langchain 我们新建一个空目录专门用来放langchain的学习项目,我的做法是在这个空目录下建立setting.py(配置环境变量)和main.py(调用): setting.py代码如下: import os # 传入刚才复制的密钥,就是有两个的密钥,复制其中一个即可 ...
今天我们来尝试用Langchain这个开源工具来构建一个基于PDF文档的内容来聊天的ChatGPT机器人。 02 — 构建步骤: 首先加载文档(PDF、HTML、文本、数据库等) 然后,将数据分割成块,在数据之上创建嵌入以某种形式的数字表示数据,并在嵌入数据之上创建索引。这样我们就可以基于所有流行...
LangChain框架优点: 1.多模型支持:LangChain 支持多种流行的预训练语言模型,如 OpenAI GPT-3、Hugging Face Transformers 等,为用户提供了广泛的选择。 2.易于集成:LangChain 提供了简单直观的API,可以轻松集成到现有的项目和工作流中,无需深入了解底层模型细节。
在之前的文章《解密AI客服:LangChain+ChatGPT打造智能客服新时代》中,我基于 LangChain +ChatGPT实现了简易公众号的 AI 客服,主要是基于文本回答用户提出的问题,但缺陷在于无法回答文本之外的内容,且回答较为生硬,同时没有根据用户隔离会话。本文通过优化,使客服能够在回答业务问题之外,还能与用户闲聊,同时隔离用户会话...
简介:Langchain 是一个基于大语言模型(LLM)开发应用程序的框架,它为开发者提供了一个方便的工具,以封装 LLM 的功能并简化其使用。在这个框架中,ChatGPT 是其中一个流行的 LLM,可以用于实现各种自然语言处理任务。本文将概述如何使用 Langchain 的 ChatGPT 来开发应用程序。
LangChain - 用于构建 Agents的框架,内置了丰富的API 向量数据库(这里我们用的是pinecone) OpenAI 的 Secret Key 1. 把文档分片轮询调用调embed用 API,片的长度不要写的太小不然会增加 API调用次数。 constembeddingsArrays=awaitnewOpenAIEmbeddings({modelName:"text-embedding-ada-002"}).embedDocuments(chunks.ma...