LangChain 可集成多种模型,并为所有模型提供精简的接口。 LangChain 将输入和输出不同的模型分为三类: LLM 将一个字符串作为输入(prompt),并输出一个字符串(completion)。 # Proprietary LLM from e.g. OpenAI # pip install openai from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(model_name="text-da...
completion: str, prompt: PromptValue) -> Any: """Optional method to parse the output ...
Langchain也是根据这一点去实现Model IO这一模块的,在这一模块中,Langchain针对此模块主要的实现手段为:Prompt(输入)、Language model(处理)、Output Pasers(输出),Langchain通过一系列的技术手法优化这三步,使得其更加的标准化,我们也无需再关注每一步骤中的具体实现,可以直接通过Langchain提供的API,堆积木式的完善...
Langchain会把上述流程串起来,通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统,负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 LangChain优势 简化开发流程:LangChain提供了一系列组件和接口,帮助开发者快速构建复杂的语言模型应用,无需从零开始编写所有基础代码。这降低了开发门槛,加速了项目部署。 模块化设计:它采用模...
从 LangChain,我们可以调用 OpenAI 的 LLMs,PaLM 的 code-bison,或者通过 Replicate、HuggingFace Hub 等多种开源模型,或者通过本地模型,比如 Llama.cpp、GPT4All 或 HuggingFace Pipeline 集成。让我们来看看 StarCoder。这个截图展示了模型在 HuggingFace Spaces 上的游乐场:...
Langchain会把上述流程串起来,通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统,负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 LangChain优势 简化开发流程:LangChain提供了一系列组件和接口,帮助开发者快速构建复杂的语言模型应用,无需从零开始编写所有基础代码。这降低了开发门槛,加速了项目部署。
轻松上手的LangChain学习说明书(上) 人工智能AIoT 本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法,全文篇幅较长,共计50000+字,可先码住辅助用于学习Langchain。 一、Langchain是什么? 如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥...
"completion = llm(prompt) LLM 模型 聊天模型类似于LLM。他们将聊天消息列表作为输入,并返回聊天消息。 文本嵌入模型采用文本输入并返回浮点数 (嵌入) 列表,浮点数是输入文本的数字表示形式。嵌入有助于从文本中提取信息。随后可以使用该信息,例如...
它的工作原理是把一个大的数据源,比如一个50页的PDF文件,分成一块一块的,然后把它们嵌入到一个向量存储(Vector Store)里。此时,我们有了大文档的向量化表示,就可以用它和LLM一起工作,只检索我们需要引用的信息,来创建一个提示-完成(prompt-completion)对。
(model_name="text-davinci-003")# Alternatively,open-sourceLLMhosted on Hugging Face # pip install huggingface_hub from langchainimportHuggingFaceHub llm=HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xl")# TheLLMtakes a promptasan input and outputs a completion prompt="Alice has a parrot. What ...