将Ollama和Langchain整合集成需要安装Langchain及其依赖。 可以使用下面的命令直接完成 pip install -U langchain-ollama (官方文档在:https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/ollama。) 在Langchain中使用Ollama 要在LangChain应用程序中使用Ollama,首先要从langchain_community.llmspackage导入相应的模...
目标:使用LangChain调用Ollama进行对话 Ollama官网: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 使用LangChain调用Ollama: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 源代码在: https://github.com/SummerFireWork/LLM...
Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
第一部分:理解LangChain和Ollama的基础 在深入探索如何将LangChain与Ollama结合使用之前,了解它们各自的基础知识是至关重要的。这将帮助我们更好地理解它们如何共同工作,以及如何将这些工具应用于我们的开发项目中。 LangChain:简化语言模型的应用 LangChain是一个强大的库,旨在简化开发者使用语言模型(Language Models,简...
我们可以使用Langchain和Ollama来实现这一目标。首先,将知识库中的文档进行预处理并存储在向量数据库中。然后,构建检索链以根据用户提问检索相关信息。接着,使用Ollama在本地运行大型语言模型,并结合检索到的信息生成回答。最后,通过Streamlit创建一个用户界面,允许用户与问答系统进行交互。
Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 2642、弹幕量 88、点赞数 74、投硬币枚数 34、收藏人数 199、转发人数 15, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:2024最新版LangCha
ollama中包含了许多开源大模型,llama2只是其中的只有3.8G的一个小模型llama2:7b罢了。 为了实现更好的效果,建议用更大的模型比如13b或者70b。 运行大模型只需要对应的内存满足要求就可以了,不需要像训练那样需要太多的GPU开销啥的,挺划算的也挺好部署的,你们也可以试试用比较大的开源模型而不是用初始的那个llama2...
创建聊天机器人：使用 Ollama 和 LangChain 创建聊天机器人逻辑，并通过 Streamlit 构建用户界面。构建 ...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...
GenAI Stack是一套由Docker Compose编排的Docker容器,包括一个用于本地LLM的管理工具(Ollama)、一个用于基础的数据库(Neo4j)和基于LangChain的GenAI应用。这些容器提供了一个预建的、支持代理应用的开发环境,具有数据导入和响应生成用例。您可以尝试导入知识图谱中的不同信息,并检查底层基础信息的多样性如何影响用户界面...