LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作 LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序，比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT，这是一个很好的例子。这样的应用程序有很多可能的用途，这里只是我随便想到的一些：个人AI邮件助手AI学习伙伴AI数据分析定制公司客服聊天机器人社交媒体内容创作...
# 导入LangChain的LLM基类from langchain.llm import LLM# 定义一个自定义的LLM类，继承自LLM基类classCustomLLM(LLM):# 初始化方法，接受一个参数n，表示返回的字符数def__init__(self, n):# 调用父类的初始化方法 super().__init__()# 将n赋值给self.n self.n = n# 实现_call方法，接受一...
我们可以基于这个api来进行我们自定义的LLM封装如下: fromllm.adaptorimportSparkApifromtypingimportAny,List,Mapping,Optionalfromlangchain.callbacks.managerimportCallbackManagerForLLMRunfromlangchain.llms.baseimportLLM#用于配置大模型版本,默认“general/generalv2”# domain = "general" # v1.5版本#domain = "gen...
一、llm模型 LangChain 本身不提供 LLM,提供通用的接口访问 LLM,支持OpenAI, HuggingFace, 自定义api等多种LLM。任选以下一种模型。 1.1 使用OpenAI模型 Python 收起 from langchain import OpenAI import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '' # 需要openai账号 # 创建OpenAI的LLM,默认为te...
“父文档检索”或其他人所称的“句子窗口检索”是一种常用方法,通过为LLM 提供更广泛的知识背景来提高 RAG 中检索方法的性能。本质上,我们将原始文档分成相对较小的块,对每个块进行文本嵌入,并将它们存储在向量数据库中。使用这样的小块(...
LangChain是一个开源框架,用于构建LLM驱动的应用程序。LangChain提供各种类型的评估器来衡量各种数据的性能和完整性。 LangChain中的每种评估器类型都带有现成的实现和可扩展的API,允许根据独特的要求进行定制。这些评估器可以应用于 LangChain 库中的不同链和 LLM 实现。
使用Databricks 服务模型作为 LLM 或嵌入 显示另外 5 个 重要 这些是实验性功能,API 定义可能会更改。 本文介绍 LangChain 集成,该集成可使 Azure Databricks 上大型语言模型 (LLM) 的开发和部署更便捷。 借助这些 LangChain 集成,可以: 在LangChain 应用程序中使用 Databricks 服务模型作为 LLM 或嵌入。
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。
本质上,链就像复合函数,让你可以把你的提示模板和LLM结合起来。 使用之前的包装器和提示模板,我们可以用一个单一的链来运行相同的提示,它接受一个提示模板,并把它和一个LLM组合起来: # 导入LLMChain并定义一个链,用语言模型和提示作为参数。fromlangchain.chainsimportLLMChainchain=LLMChain(llm=llm,prompt=prompt...
LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作 LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序,比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT,这是一个很好的例子。 这样的应用程序有很多可能的用途,这里只是我随便想到的一些: 个人AI邮件助手 ...