LangChain官网、LangChain官方文档、langchain Github、langchain API文档、llm-universe 一、LangChain简介 1.1 整体框架 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序具备以下特点: 上下文感知(context-aware):连接语言模型与上下文来源(提示说明、少量示例、用于构建响应的内容等)。 推理(Reas...
他居然是可以直接读文档给出api的调用方式然后并调用的。。 接着我们去问Bedok, Singapore的温度 chain_new.run('What is the temperature like right now in Bedok, Singapore in degrees Celcius?') 输出是这样的 > Entering new APIChain chain... https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=1.3&...
{'api_key':'','device':'auto','host':'127.0.0.1','infer_turbo': False,'online_api': True,'port': 21001,'provider':'ChatGLMWorker','version':'chatglm_turbo','worker_class': <class'server.model_workers.zhipu.ChatGLMWorker'>} {'api_base_url':'https://api.openai.com/v1','api...
API 参考(API references):LangChain 的 API 参考文档,作为参考和解释性内容的集合。 为新开发者设计的学习路径 LangChain 团队为新开发者设计了一条理想的学习路径。开发者首先访问官方文档(https://python.langchain.com),通过阅读介绍和图解了解 LangChain 的基本概念。如果他们对某个特定任务感兴趣,可以直接进入...
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计,给“AI外行人士”引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
LangChain:您将用它来创建和管理用于文本处理和分析的语言链。它将提供用于文档加载、文本分割、嵌入和向量存储的模块。 OpenAI:您将用它来运行查询,并从语言模型获取结果。 tiktoken:您将用它来计算给定文本中token(文本单位)的数量。这是为了在与基于您使用的token数量收费的OpenAI API交互时跟踪token计数。
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)...
当下最新的是Chat Completion API[2],是AI与LLM交互的核心入口。 代码示例参考: importosimportrequests # API Keyapi_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 头部信息headers = {'Content-Type':'application/json','Authorization':f'Bearer{api_key}'} ...
APIChain:允许使用 LLM 与 API 交互以检索相关信息。通过提供与所提供的 API 文档相关的问题来构建链。 createOpenAPIChain:可以仅根据 OpenAPI 规范自动选择和调用 API。它将输入 OpenAPI 规范解析为 OpenAI 函数 API 可以处理的 JSON 模式。 loadSummarizationChain:摘要链可用于汇总多个文档,生成摘要。
{api_key}'}# 准备数据data={'model':'gpt-4','messages':[{'role':'user','content':'什么是图计算?'}],'temperature':0.7}# 调用APIurl='https://api.openai.com/v1/chat/completions'response=requests.post(url,json=data,headers=headers)answer=response.json()['choices'][0]['message']['...