此外,您还可以将聊天机器人与其他API或数据库集成,以提供更全面准确地回答, 例如:气象信息、附近景点或预定详情等等. 最后, 您还可以通过整合用户反馈并监控其性能来持续更新和改进该聊天机器人. c. 文本嵌入模型(Text Embedding Models): 文本嵌入模型将词语或句子转换为稠密向量表示,在向量空间中,语义上相似的词语...
LangChain 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 个核心模块组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。 数据连接(Data connection):与特定应用...
recipes = recipe_vs.get_nearest_examples("embeddings", query_embedding, k=3)returnrecipesdefget_similar_recipes(query):recipe_dict = similar_recipes(query)recipes_formatted = [f"Recipe ID: recipe|{recipe_dict['id'][i]}\nRecipe Name:{recipe_dict['name'][i]}"foriinrange(3)]return"\n-...
Langchain也是根据这一点去实现Model IO这一模块的,在这一模块中,Langchain针对此模块主要的实现手段为:Prompt(输入)、Language model(处理)、Output Pasers(输出),Langchain通过一系列的技术手法优化这三步,使得其更加的标准化,我们也无需再关注每一步骤中的具体实现,可以直接通过Langchain提供的API,堆积木式的完善...
LangChain 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 个核心模块组成:模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口。链(...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
2.3 Text embedding models 文本嵌入模型(Text embedding models)是用于创建文本数据的数值表示的模型。它可以将文本转换为向量表示,从而在向量空间中进行语义搜索和查找相似文本。LangChain 嵌入模型提供了标准接口,可以与多个 Language models 提供商(详见附录一)进行集成。
Embedding 是以数字向量或数组的形式表示的,它们捕捉了模型处理和生成的标记的实质和上下文信息。这些嵌入是通过模型的参数或权重派生出来的,用于编码和解码输入和输出文本。 这就是 Embedding 的创建方式。 简单来说,在 LLM 中,Embedding 是将文本表示为数字向量的一种方式。这使得语言模型能够理解单词和短语的含义,并...
pip install -qU langchain-core langchain-openai 1. 编写代码 定义一个工具 # 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" return len(word) 1. 2. 3. 4. 5. 创建一个Agent # 创建Agent ...
You can replace the endpoint to your custom model deployed on the serving endpoint. Additional examples such as streaming, async invocation and function calling can be found in theLangChain documentation. Embeddings The following example shows how to use thedatabricks-bge-large-enembedding model as ...