模型(Models):在 LangChain 中,“models” 模块是非常重要的部分,它包含了用于不同自然语言处理任务的各种模型。以下是 LangChain 中可用的模型类型: a. LLMs(大型语言模型):LLMs是先进的AI模型,能够理…
resp = chat([HumanMessage(content="帮忙我写首诗")]) 只需要在构建ChatOpenAI的时候,把StreamingStdOutCallbackHandler传入callbacks即可。 如果要在chat models中使用PromptTemplate,因为chat models的消息格式跟LLM是不一样的,所以对应的PromptTemplate也是不一样的。 和对应的chat models消息对应的PromptTemplate是Chat...
environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) query = "3 * 12 等于多少?" llm_with_tools.invoke(query) AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [...
模型（Models）：在 LangChain 中扮演关键角色，涵盖多种自然语言处理任务所需的模型。包括：LLMs（大型语言模型）：先进的AI模型，理解并生成类似人类的文本。以提示作为输入，生成输出，适用于多种任务，提供确定性和创造性输出。市场上提供不同类型的LLM，包括GPT-3、BERT和BLOOM。Hugging Face平台是访...
· LLMs · Chat models LLMs:采用文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型。 gpt-3.5-turbo: gpt-3.5-turbo Streaming: Streaming Chat models:聊天模型是语言模型的变体。 Caching: Caching outputparser · 获取格式指令 · 解析 · 带有提示的解析 ...
LangChain 的快速入门,从一个关于如何通过 Python 与 LLM/ChatGPT 进行简单交互的迷你教程开始。例如,创建一个可以将英语翻译成法语的机器人: fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIfrom langchain.schemaimport(AIMessage,HumanMessage,SystemMessage) chat = ChatOpenAI(temperature=0)chat.predict_messages([Human...
随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。在这个炎炎七月，我们聚焦于LLM（大型语言模型）、LangChain以及知识图谱，并结合类ChatGPT的微调技术，进行了一场实战探索。一、LLM与LangChain：构建智能对话系统的基石 LLM以其强大的语言生成和理解能力，为NLP领域注入了新的活力。然而，...
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 ...
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。 本项目利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目前langchain可以说是开发LLM应用的首选框架,而本项目的目标就是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运...
from langchain.llmsimportOpenAI llm=OpenAI(model_name="text-davinci-003",n=2,best_of=2)llm(" 讲个笑话 ")llm.generate(" 讲个故事 ")# 两种方法都可以 要调用 ChatGPT 类聊天模型, 则需要导入 Chat_models 中的hatOpenAI,分别指定 SystemMessage和HumanMessage 参数,以明确 ChatGPT 模型中的系统指示...