LangChain通过Chains组件实现前面提到的Models、Prompts、Indexs等组件的链接,进行更复杂的功能开发。 Chains又名链,链的作用就是将各个组件合到一起。LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。
LangChain通过Chains组件实现前面提到的Models、Prompts、Indexs等组件的链接,进行更复杂的功能开发。 Chains又名链,链的作用就是将各个组件合到一起。LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。
LangChain是一个开源框架,允许从事人工智能的开发者将例如GPT-4的大语言模型与外部计算和数据来源结合起来。该框架目前以Python或JavaScript包的形式提供。 LangChian的六大组成成分 Models模型 Indexs索引 Prompts提示词 Chains链 Memory记忆 Agents代理 LangChain的优势 提供了统一的LLM的接口和使用 快速将本地知识导入大...
可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。LangChain自带的部分工具[2],如下所示: 一.自定义天气查询工具 1.Weather类 可以参考Tool/Weather.py以及Tool/Weather.yaml文件,继承BaseTool类,重载_run()方法,如下所示: class Weather(BaseTool): # 天气查询工具 name = "weather" desc...
️langchain-chatchat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。 实现原理如下图所示,过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个...
LangChain是一个开源框架,旨在帮助开发者将大语言模型与外部计算和数据来源无缝结合。通过LangChain,开发者可以构建复杂的语言处理流程,实现更加智能化的应用。LangChain的核心组件包括Models(模型)、Indexs(索引)、Prompts(提示词)、Chains(链)、Memory(记忆)和Agents(代理),这些组件共同构成了强大的语言处理能力。 搭建...
一、LangChain框架简介 LangChain是一个模块化设计的对话生成框架,旨在通过结合多种技术来增强LLM的能力。它提供了一个灵活的架构,允许开发者将不同的组件(如文本生成器、对话管理器、知识库等)无缝集成,从而实现更智能、更自然的对话系统。 二、在ChatGLM3-6B中集成LangChain 文本生成器:ChatGLM3-6B本身具备强大...
二、基于LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答 2.1 大模型的发展历程 2.1.1 ChatGPT 2022年1月30日,0penAl发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),它的定位是一个AI助手,可以回答通识性和专业领域的各种问题(包括编码相关问题),支持中英文在内的多语言,且支持多轮对话。
基于ChatGLM3 和 LangChain 搭建知识库助手 环境配置 在已完成 ChatGLM3 的部署基础上,还需要安装以下依赖包: pip install langchain==0.0.292 pip install gradio==4.4.0 pip install chromadb==0.4.15 pip install sentence-transformers==2.2.2
这个readme在gitlab上,https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/langchain_demo/README.md 模型配置 在main.py文件中,修改model_path = /path/to/chatglm3-6b路径,也可以填写THUDM/chatglm3-6b自动下载模型。 工具添加 LangChain 已实现工具 ...