langchain-core:构成主干,包括主要的抽象、接口和核心功能,包括langchain表达式语言(LCEL)。 langchain-community:旨在更好地管理依赖关系,该包包括第三方集成,增强langchain的健壮性和可扩展性,并改善整体开发者体验。 langchain:专注于更高级别的应用程序,比如Chain、Agent和检索算法的特定用例。 LangChain 0.1还引入...
LangChain v0.2中最显著的变化之一是将langchain软件包与langchain-community解耦。因此,langchain-community现在依赖于langchain-core和langchain。这是在langchain v0.1.0中开始的工作的延续,旨在创建一个更稳定和更独立的软件包。由于langchain-community包含大量第三方集成,因此其有大量(可选的)依赖项,大量文件,并且...
LangChain 通常被用作「粘合剂」，将构建 LLM 应用所需的所有不同部分连接在一起，因此，优先考虑构建一个稳健的集成生态系统对他们来说非常重要。大约一个月前，LangChain 开始进行一些改变，他们认为这将提升集成的稳健性、稳定性、可扩展性以及一般开发者的体验。他们将所有第三方集成分离到 langchain-community ...
Langchain-Community:包含所有第三方集成,未来还会将一些与 LangChain 本身耦合严重(比如前期大家吐槽最多的就是和 OpenAI 绑定的太深),但实际上属于第三方集成的包,比如langchain-openai,都分离到这个独立的包中,后续有来自合作伙伴接入需求的第三方集成也会纳入进这个模块。官方主要聚焦对核心对象进行维护,如语言模型...
langchain-core:基础抽象和LangChain表达式语言。 langchain-community:第三方集成。 合作伙伴包(例如langchain-openai,,langchain-anthropic等):一些集成已被进一步拆分为自己的轻量级包,仅依赖于langchain-core. langchain:构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
{"name":"your-project","version":"0.0.0","dependencies": {"@langchain/community":"^0.0.0","@langchain/core":"^0.3.0"},"resolutions": {"@langchain/core":"^0.3.0"},"overrides": {"@langchain/core":"^0.3.0"},"pnpm": {"overrides": {"@langchain/core":"^0.3.0"} } } ...
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader# pip install "unstructured[md]"loader = DirectoryLoader("mock_notebook/", glob="*.md")docs = loader.load()from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, ...
fromlangchain_community.llmsimportOllama llm = Ollama(model="llama2:13b") 后话 代理那一节,官方说本地模型的代理不可靠,而且这个也只是调用一些其他工具API,有需求的话自己看一下,我对这个没需求。 至于后面的 langserve 的介绍,对我挺有用的但是暂时不需要写这个部分的代码,所以我寻思着以后要用了再写...
发现缺少了,联想到Zhipu AI发布了新的API v4版本新SDK,我猜测应该是LangChain-Community上面的ChatZhipuAI适配的应该是v3版本的SDK 验证猜测 查看LangChain源码 # file: langchain_community/chat_models/zhipuai.pydef__init__(self,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)try:importzhipuai ...
)fromlangchain_community.vectorstoresimportFAISS vector = FAISS.from_documents(all_splits, bgeEmbeddings) 5、向量库检索 接下来尝试下使用向量库进行检索。 retriever = vector.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":3})