提示 欢迎阅读LangChain 中文文档!本页文档的食用方式: 如果您是新手,最好先阅读介绍,了解LangChain的基本概念,并通过教程可以先尝试一下。 如果您是开发者,可以查看教程,操作指南,概念性指南,集成和API参考。 如果您是产品经理,可以查看概念性指南,集成和API参考。 一、介绍 LangChain是一个用于开发由大型
众所周知 OpenAI 的API 无法联网的,所以如果只使用自己的功能实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能肯定是无法实现的。所以,我们来介绍一个非常强大的第三方开源库:LangChain。 文档地址:python.langchain.com/en 这个库目前非常活跃,每天都在迭代,已经有 22k 的 star,...
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,堆积木式的完善我们应用构建(贴张官方文档的图,可以更清晰的了解)...
这里我们需要借助 Serpapi 来进行实现,Serpapi 提供了 google 搜索的 api 接口。 首先需要我们到 Serpapi 官网上注册一个用户,https://serpapi.com/ 并复制他给我们生成 api key。 然后我们需要像上面的 openai api key 一样设置到环境变量里面去。 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api ke...
LangChain 为使用聊天模型提供了一个标准接口。聊天模型是语言模型的一种变体。虽然聊天模型在内部使用语言模型,但它们所提供的接口略有不同。它们不是暴露一个 "输入文本,输出文本" 的 API,而是提供了一个以 "聊天消息" 作为输入和输出的接口。 聊天模型的接口是基于消息而不是原始文本。LangChain 目前支持的消息...
七、文档摘要器应用开发 7.1、初始化OpenAi Key import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your openai key"7.2、摘要链设置 from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChainfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.chains.mapreduce import MapReduceChainfrom langchain...
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,堆积木式的完善我们应用构建(贴张官方文档的图,可以更清晰的了解)...
LangChain 为特定用例提供了多种组件,例如个人助理、文档问答、聊天机器人、查询表格数据、与 API 交互、提取、评估和汇总。 二、模型分类和特点 LangChain model 是一种抽象,表示框架中使用的不同类型的模型。 LangChain 中的模型分类: LLM(大型语言模型):这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它...
L:\20231106_ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\server\api.py,如下所示: app.post("/knowledge_base/create_knowledge_base", tags=["Knowledge Base Management"], response_model=BaseResponse,summary="创建知识库")(create_kb) ...