LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型) 下面我们以具体示例分别阐述下 Chat Modals, Embeddings, LLMs...
目前这些缺陷都可以通过外接 API 的方式来进行改善，比如 OpenAI 官方给出了 Plugin 让 ChatGPT 可以接入互联网，用向量数据库 作为知识库对 prompt 进行处理后再对大模型进行提问等。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 ...
LangChain 作为一种大模型应用开发框架,针对当前 AI 应用开发中的一些关键挑战提供了有效的解决方案,概述如下。 数据时效性:GPT-3.5 等模型的训练数据截止于 2021 年 9 月,LangChain 可以通过集成外部知识库和向量数据库,允许开发者将最新的数据和信息注入模型中,从而提高应用的时效性。 token 数量限制:LangChain通...
为了帮开发者深入理解使用 LangChain 和 Milvus 进行语义搜索的原理及实例,Zilliz 联动 LangChain 进行了一次干货满满的直播讨论,LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 对话 Zilliz软件工程师 Filip Haltmayer,共同探讨如何使用 LangChain 和向量数据库进行语义搜索以及在此过程中可能会遇到的一些典型案例。 0...
第9章通过构建PDF问答程序,帮助读者将之前学习的知识应用于实践。第10章则介绍集成,可拓宽LangChain的用途。第11章为初学者简要解析LLM的基础理论,如Transformer模型等。 本书以LangChain这个让人熟悉的框架为主线,引导读者一步一步掌握LLM应用开发流程,适合对大语言模型感兴趣的开发者、AI应用程序开发者阅读。
要想开发出优秀的AI应用程序,除了有性能强大的大语言模型(后续简称LLM)作基础,优秀的提示词工程技术,借助检索增强生成从外部知识库获取LLM不具备的专有知识,通过智能体对接外部工具扩展LLM能力,缺一不可。此外AI应用程序通常都需要经过多轮提示以及解析输出,并有机连接成一个整体,本质上是个链的过程,如何快速高效实现...
LangChain作为一款专注于本地知识库构建的智能问答系统工具,以其简明扼要、清晰易懂的特点,吸引了众多开发者和非专业读者的关注。本文将详细介绍LangChain的功能特点、实际应用以及如何通过实践经验为读者提供可操作的建议和解决问题的方法。 一、LangChain功能特点 强大的知识库构建能力 LangChain提供了丰富的API接口和...
本期华为云的讲师是华为云EI开发生态的工程师杰森,分享主题是:基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答。 现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、...
LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的库。它为开发者提供了一种便捷的方式,可以将LLM与其他计算或知识源结合起来,从而创造出更加智能和强大的应用程序。 LangChain的目标是帮助开发者充分发挥大型语言模型的优势,使其在各种领域,如自然语言处理、问答系统、文本生成等方面得到更广泛的应用。