LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide元气**坏坏 上传1.06 MB 文件格式 zip aigc chatgpt langchain openai openai-api LangChain是一个基于区块链技术的多语言翻译平台,旨在提供全球范围内的实时翻译服务。它利用分布式账本和智能合约来确保翻译过程的透明性、安全性和可靠性。 使用LangChain,用户可以将需要翻译的...
github地址:https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 因为langchain库一直在飞速更新迭代,但该文档写与4月初,并且我个人精力有限,所以colab里面的代码有可能有些已经过时。如果有运行失败的可以先搜索一下当前文档是否有更新,如文档也没更新欢迎提issue,或者修复后直接提pr,感谢~ 加了...
GitHub - liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide: LangChain 的中文入门教程LangChain 的中文入门教程. Contribute to liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide development by creating an account on GitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 目录 一...
1.1 下载Chinese-LLaMA-Alpaca-2大语言模型 因为模型比较大,建议先启动下载,再进行后续的步骤。 Chinese-LLaMA-Alpaca-2(中文羊驼)是基于Meta发布的可商用大模型LLaMA2微调的中文大模型,LLaMA2只支持英文,而中文羊驼支持中英文。 本文以Chinese-LLaMA-Alpaca-2-13b大模型为例,如果你的内存或者显存比较小,建议使用7B...
GitHub - liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide: LangChain 的中文入门教程LangChain 的中文入门教程. Contribute to liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide development by creating an account on GitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide ...
同学指出instructor-large中文表现不佳,之前测试方式有问题;那就直接找Chinese Sentence Embeddings Model SOTA吧。地址是: 如图,text2vec在中文文本匹配任务表现还是比较优秀的: 找10条STS测试集数据看下,如图(label从0到5,0表示相似度最低,5表示相似度最高): ...
"language": "chinese", "text": "hi" } }' API 服务启动: API 调用结果: LangSmith 观察结果:运行日志 小结 在本教程中,我们已经完成了创建第一个简单的LLM应用程序。 我们已经学习了如何使用语言模型,如何解析它们的输出,如何创建提示模板,如何在您使用 LangSmith 创建的链中获得出色的可观察性,以及如何使...
chinese_qa_chain=SimpleSequentialChain(chains=[question_translate_chain,qa_chain,answer_translate_chain],input_key="question",verbose=True)answer=chinese_qa_chain.run(question="请你作为一个机器学习的专家,介绍一下CNN的原理。")print(answer)
基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理,还将改变人机协同的模式,带来更为广泛的人机融合。 2.1垂直领域AI Agent 实现路径 实现AI Agent关键点在于,LLM模型需要具备思维链(Chain of Thought,CoT)与工具调用(Function Call)的能力,需要一个应用框架与环境、数据进行交互。
If the Chinese characters are displayed correctly in the file, then the issue is with the console or terminal where you're running the code, not with the LangChain framework or your code. If the issue persists, please provide more details about your environment (operating system, Python ...