2:初始化model和数据库连接、执行 from langchain_community.llms import Ollama from langchain_community.chat_models import ChatOllama from langchain_community.utilities import SQLDatabase from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from l...
代码实现:rag.py。 fromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain_community.chat_modelsimportChatOllamafromlangchain.schema.output_parserimportStrOutputParserfromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.schema.runnable...
from langchain_community.chat_modelsimportChatOllama from langchain_experimental.graph_transformersimportLLMGraphTransformer from neo4jimportGraphDatabase from yfiles_jupyter_graphsimportGraphWidget from langchain_community.vectorstoresimportNeo4jVector from langchain_openaiimportOpenAIEmbeddings from langchain_commu...
{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":1,"id":"4d29e774","metadata":{},"outputs":[],"source":["from langchain_community.chat_models import ChatOllama\n","chat = ChatOllama(model=\"qwen:1.8b\")\n"," \n","from langchain.prompts.chat import (\n"," ChatPromptTempla...
这个领域得进入,且有意思。 参考URL https://babyno.top/posts/2024/03/run-a-large-language-model-locally-2/ 代码 简单的调用模型 fromlangchain_community.chat_modelsimportChatOllamafromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplate ...
fromlangchain_community.chat_modelsimportChatOllamafromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportJsonOutputParserllm=ChatOllama(model="llama3",format="json",temperature=0)prompt=PromptTemplate(template="""system ...
创建自定义函数,根据用户输入生成SQL。这个函数使用Ollama访问自定义模型。 def llm_query(question): # 第一个sql llm llm = ChatOllama(model="llama-sql") prompt = ChatPromptTemplate.from_template(" {topic}") #链 chain = prompt | llm | StrOutputParser() ...
LangChain 是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架。它旨在简化与大型语言模型(如 ChatGPT、LLaMA 等)的交互,并提供一系列工具和组件来帮助开发者快速构建复杂的应用。LangChain 的设计目标是提高开发效率,使得开发者可以更专注于应用逻辑,而不是底层的技术细节。
部署本地大模型的详细步骤可参考:在langchian中使用本地部署的llama3.1大模型 安装依赖,在VS Code的 terminal/终端 中执行。 pip install --upgrade langchain langchain-community langchain-chroma bs4 1. 嵌入 使用本地部署的nomic-embed-text模型做嵌入,并且将生成的矢量存储在本地。
fromlangchain.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.schema.output_parserimportStrOutputParserfromlangchain.schema.runnableimportRunnablePassthroughfromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitterfromlangchain_community.chat_modelsimportChatOllamafromlangchain_community.vectorstoresimportWeaviatefromlangchain_co...