举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师的角度来看 LangChain 更像是 Spring 或者 SpringBoot 这种框架,帮助开发人员更快的进行应用开发。 LangChain框架组件 Models(I/O):各种类型的模型集成。 Outline概要 · Prompts:模板化、动态选择和管理模型输入 · Language models:通过通用接口调用语言模型 · Output parse...
从LLMs开始, 是创建models 的第一步。 主要组件 Models : 模型, 各种类型的模型和模型集成,比如gpt-4o Prompts: 提示, 包括提示管理,提示优化和提示序列化 Memory: 记忆,用来保存和模型交互时的上下文状态 Indexes: 索引,用来结构化文档,以便和模型交互 ...
LangChain正是一个致力于探索和推动LLM技术发展的开源项目。LLM的原理大型语言模型的核心在于其巨大的模型规模和强大的学习能力。通过训练在大量文本数据上,LLM可以学习到语言的语法、语义、语境和上下文信息。当给定一个输入句子时,LLM可以预测下一个最有可能的单词或短语,从而生成连贯的文本。LangChain与LLMLangChain旨...
LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs). For these applications, LangChain simplifies the entire application lifecycle: Open-source libraries: Build your applications using LangChain's modular building blocks and components. Integrate with hundreds of...
LangChain学习圣经:从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架 在AI和机器学习领域,每天都有新技术和框架涌现。 目前来说, LangChain 是LLM大模型应用开发的基础框架, 是一个非常火的开源框架 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
要使用 LangChain，开发人员首先要导入必要的组件和工具，例如 LLMs， chat models， agents， chains，...
要使用 LangChain,开发人员首先要导入必要的组件和工具,例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。 LangChain 为特定用例提供了多种组件,例如个人助理、文档问答、聊天机器人、查询表格数据、与 API 交互、提取、评估和汇总。
# " The core idea behind the CoOP paper is to model # a prompt's context words with learnable vectors # while keeping the entire pre-trained parameters fixed, # in order to adapt CLIP-like vision-language models for # downstream image recognition tasks." ...
result = llm.invoke(messages) parseStr = parser.invoke(result) print(parseStr) 3.3 链式调用,使用 LangChain 表达式语言 (LCEL) 将组件串联起来 from langchain_community.llms import Ollama from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage ...
吴恩达最新《大型语言模型与语义搜索》|Large Language Models with Semantic search|中英字幕 GPT中英字幕课程资源 5265 0 3:03:07 【2023年吴恩达新课整合合集】ChatGPT提示词工程+LLM应用教程合集,一站式学习,直接刷爆!-吴恩达、机器学习、ChatGPT、提示词工程、LLM应用 人工智能图书馆 346 17 00:18 【中...