python from langchain.llms.base import BaseLLM from typing import Any, List, Optional class CustomLLM(BaseLLM): def __init__(self, model_name: str): super().__init__() self.model_name = model_name def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any...
大型语言模型(Large Language Models,LLMs)是LangChain的核心组件。LangChain并不提供自己的LLMs,而是提供了一个标准接口,用于与许多不同的LLMs进行交互。 具体来说,这个接口接受一个字符串作为输入,并返回一个字符串。 LLMs Models fromlangchain_openaiimport0penAIfromlangchain_community.llms.tongyiimportTongyi ...
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor # 包装我们的向量存储 llm = OpenAI(temperature=0) compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm) compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=compressor, base_retriever=vectordb.as_retriever() ) 步骤2:提出问题,...
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db") # 通过LLM 获取查询语句 from langchain.chains import create_sql_query_chain from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) from langchain_community.tools.sql_database.tool import QuerySQLData...
12 #from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain 13 from langchain.llms import OpenAI File c:\Users\matthewwalter\Anaconda3\envs\yhi_langchain\lib\site-packages\langchain_init_.py:6 3 from importlib import metadata 4 from typing import Optional ...
Input In [5], in <cell line: 1>() ---> 1 from langchain.prompts import PromptTemplate 2 from langchain.llms import OpenAI 4 llm = OpenAI(temperature=0.9) File ~/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/langchain/__init__.py:6, in <module> 3 from typing import Optional 5 fro...
集成LlamaIndex和LangChain 支持OCR分析扫描文档 简单命令行界面 使用示例: from docling.document_converter import DocumentConverter converter = DocumentConverterresult = converter.convert("document.pdf")print(result.document.export_to_markdown) 本案例研究将主要从美林证券(Merrill Lynch)于2024年12月16日发布的...
from langchain.chat_models import ChatOpenAI #创建llm llm = ChatOpenAI(temperature=0) llm llm的相关参数 这里我们创建的openai的llm默认使用了“gpt-3.5-turbo”模型,同时我们还设置了temperature参数为0,这样做是为了降低llm给出答案的随机性。下面我们来创建一个检索问答链(RetrievalQA),然后我们将llm和检索器...
📃LangChain-Chatchat(原 Langchain-ChatGLM) 基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 ⚠️ 重要提示 0.2.10将会是0.2.x系列的最后一个版本,0.2.x系列版本将会停止更新和技术支持,全力研发具有更强应用性的Langchain-Chatchat 0.3.x。
instead of "from langchain_core.language_models.cache import BaseCache" I am using langchain-core==0.3.33 langchain-openai==0.3.3 langchain-community==0.3.16 Getting the error on creating instance of ChatOpenAI PydanticUserError:ChatOpenAIis not fully defined; you should defineBaseCache, then...