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...
from glm.Qwen2_LLM import Qwen2_LLM from glm.ChatGLM_LLM import ChatGLM_LLM def load_LLM(model_type="qwen"): llm = None if model_type == "qwen": model_path = r"D:\linux\qwen1.5b-0.5b-chat" llm = Qwen2_LLM(model_path=model_path) elif model_type == "glm3": model_path =...
from langchain.llms.base import LLM from typing import Optional, List, Any, Mapping class CustomLLM(LLM): # 这个类 CustomLLM 继承了 LLM 类,并增加了一个新的类变量 n。 n: int # 类变量,表示一个整数 @property def _llm_type(self) -> str: return "custom" def _call( self, prompt: s...
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_toolsfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, Tool, toolfrom langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper def generate_image(prompt: str) -> str...
content) #利用python中的eval函数手动转换格式 print (output_dict) print (type(output_dict)) 2,自动格式转换 使用langchain.output_parsers.StructuredOutputParser可以自动生成一个带有格式说明的提示。 这样就不需要担心提示工程输出格式的问题了,将这部分完全交给 Lang Chain 来执行,将LLM的输出转化为 python ...
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,是 LLM 应用架构的重要一环。那什么是 LLM 应用架构呢?其实就是指基于语言模型的应用程序设计和开发的架构。 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。
tokenizer, messages) return response @property def _llm_type(self) -> str: return "baichuan2_LLM" llm = baichuan2_LLM('/home/trimps/llm_model/baichuan/Baichuan2-13B-Chat') llm('你是谁') fastapi提供对外接口# 参考:https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/BaiChuan/01-...
LangChain是一个框架,用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring,以及开源版的ChatGPT插件系统。核心的2个功能为: 1)可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。 2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 图1. 02 LangChain核心组件 ...
初识langchain:LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程 1.大模型基础知识 大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)--思维链 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】 ...
也就是说,llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。因为我们最终是使用Python的,所以还需要C Transformers库,它其实就是为GGML模型提供了Python API。 C transformer支持一组选定的开源模型,包括像Llama、GPT4All-J、MPT和Falcon等的流行模型。