与其他大模型应用开发框架相比,LangChain具有以下特点: 组件化设计:LangChain采用了组件化设计,使得框架具有很高的灵活性和可扩展性。而其他框架可能采用更为一体化的设计方式。 链式调用:LangChain引入了链(Chain)的概念,允许开发者将多个组件以链的形式组合在一起,实现复杂的业务逻辑。而其他框架可能不提供这种链式调...
Runnable 接口(Runnable interface):许多 LangChain 组件和 LangChain 表达语言所构建的基础抽象。 流式传输(Streaming):LangChain 流式传输 API,用于在结果生成时显示它们。 LangChain 表达语言 (LCEL)(LangChain Expression Language (LCEL)):用于编排 LangChain 组件的语法。最适合用于较简单的应用程序。 文档加载...
LangChain 为开发者们提供了方便，它 封装好了大量的 API 相关逻辑和代码实现，开发者们可以直接调用，大大加快了构建一个应用的 速度。有了 LangChain，做一个基于公司内部文档的问答机器人通常只需要两天，而直接 fork 别 人基于 LangChain 的代码构建个人的 Notion 问答机器人则只需要几个小时。针对大模型应用上...
LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如API和数据库。
LangChain组件图 LangChain 是什么 首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。
一、LangChain框架简介 LangChain是专用于开发LLM驱动型应用程序的框架,是用于不同LLM的通用接口。 LangChain的文档包含一份集成列表,其中涉许多LLM提供商,包括OpenAI,以及国内的月之暗面、通义千问等等,同时LangChain还支持自定义LLM,也就是说,未集成的LLM也可以使用LangChain来进行应用开发。大多数集成需要API密钥才...
近年来,向量空间模型的提出和发展,尤其是深度学习技术的引入,为信息检索提供了新的思路。通过将文本、图片、音频等数据转化为向量,能够更好地表示数据的语义信息。基于向量的检索方法,尤其是多向量检索器,利用多种特征和多个向量空间进行信息检索,能够提高信息匹配的精度和效率。
LangChain的Memory能力则提供了一种新的解决方案:直接利用模型的记忆能力来存储和更新上下文。 Memory是LangChain中用于存储和更新上下文的组件,它可以让语言模型记住之前的信息和状态。通过利用AI大模型的参数和数据容量,Memory能力将任何形式的数据转换为自然语言,并将其作为模型的输入或输出。这种方式简化了应用开发流程...
《LangChain大模型应用开发》讨论了聊天模式下的LLM的运作、能力和局限性,包括ChatGPT和Gemini。书中通过一系列实际例子演示了如何使用LangChain框架构建可随时投入生产、响应迅速的LLM应用程序,用于客户支持、软件开发辅助和数据分析等任务,这说明了LLM在实际应用中的广泛用途。