temperature=0.3,openai_api_key="sk-9xxxxxxxxxx4")prompt=PromptTemplate(input_variables=["product_description"],template="Create comma seperated product keywords to perform a query on a amazon dataset for this user input: {product_description}",)fromlangchain.chainsimportLLMChain...
第二步,数据嵌入和保存 embedding,用的是 HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2'),免费使用,但是效果可能不是特别好 vector database,FAISS text_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000,chunk_overlap=20)text_chunks=text_splitter.split_documents(data)## Embedd...
initialize_agent from langchain.chat_models importChatOpenAIfrom langchain.tools import BaseTool, Str...
从前面的例子中也可以发现,两者有不少共通之处,这也是新的 LLMOps 工具开始出现的原因,目前有 LangChain,gpt_index,Dust,Cognosis 等。其中以 LangChain 最为知名和火热(这个名字也很符合我们前面讲的,未来的软件系统可能是一系列基于语言转换模型的串联),提供了包括 prompt 管理,文档处理,模型调用,对话记忆管理...
这套视频从唤醒词检测讲起,依次讲了语音识别、语音合成、ChatGPT接入,最后讲到了利用LangChain框架为ChatGPT定制工具和能力。本来计划后续接着讲自定义语音包VIT、大模型微调本地存储接入音箱,毕竟我的专业是算法,总想在算法上搞一些事情。但是最后一条视频到现在,已经一个多月了没更了,一来因为最近手头事情实在太多...
就在几个月前,Yasser Elsaid还在读大学四年级,周围同学们的目标也都是进入FAANG公司(Facebook、苹果、Amazon、Netflix、Google)工作,Yasser Elsaid也是一样,在Meta和Tesla实习。 这两次实习的开始让Yasser Elsaid觉得非常兴奋,免费的食物、舒适的按摩椅、优秀的同事等等都令人欢喜。但随着时间的推移,Yasser Elsaid开始...
后来,很多临近毕业的大学生将进入FAANG(Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Alphabet -Google)科技大厂工作作为目标。在这种氛围的影响下,Yasser Elsaid 也选择了同样的目标并为之努力。 在大三和大四时,他如愿地进入了 Tesla 和 Meta 实习。 这两次的实习...
像LangChain或HoneyHive这样的工具已经出现,可以帮助你管理和版本控制你的提示模板。微调预训练模型 [2, 3, 5] 是 ML 中已知的技术。它可以帮助提高模型在特定任务中的性能。虽然,这将增加训练工作量,但它可以降低推理的成本。LLM API 的成本取决于输入和输出序列长度。因此,减少输入令牌的数量可以降低 API 成本...
在LangChain的源码中,ReAct实现比较简单,仍然是基于Prompt模板实现,我们来看看langchain/agents/react下的python代码: EXAMPLES = [ """Question: What is the elevation range for the area that the eastern sector of the Colorado orogeny extends into?
可以说一本书虽然薄,但是充分讲透了 GPT/ChatGPT 是什么,怎么嵌入到自己的程序中使用,还有怎么对它进行 FineTune 等,当然也不会少 LangChains 这些。可以说是开发使用 ChatGPT/GPT-4 的宝典或者说参考手册。 看看amazon 上的评价吧,4.3 星。 评论1: ...