from langchain_community.llms import AI21:从 langchain_community.llms 模块导入 AI21 类。这个类用于实例化 AI21 LLM 模型。 llm = AI21():创建 AI21 LLM 模型的实例。 llm.invoke("OpenAI 有哪些典型的用例?"):调用 AI21 LLM 模型并传入问题 “OpenAI 有哪些典型的用例?”,以生成回答。 from lang...
1)在注释1处,为DashLLM类中添加 _stream 方法,这个方法用于以流式调用时自定义模型类调用的方法,这个方法需要返回GenerationChunk类型的Iterator,也就是这里需要使用yield 关键字将结果返回,注意这里不能使用return,如果使用return则循环将结束。使用Generation.call 方法时也需要添加 stream=True 参数。2)GenerationChunk...
(LLM):url="https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant"model_name:str=Field(default="ERNIE-Bot-turbo",alias="model")request_timeout:Optional[Union[float,Tuple[float,float]]]=None temperature:float=0.95"""temperature 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机...
ifself.llmisNone: # 如果语言模型为None,则抛出异常 raiseValueError("llm should not be None") graph=self.graph_type() # 创建一个新的图 chain=LLMChain(llm=self.llm, prompt=prompt) # 使用当前的语言模型和提示创建一个LLM链 output=chain.predict(text=text) # 使用LLM链对文本进行预测 knowledge=...
然后创建LLMChain: chain = LLMChain(prompt=chat_prompt, llm=model, memory=memory) 后面省略 3、在线模型LLM对话 在线模型的调用并没有直接发起,还是和上面一样,通过获取ChatOpenAI对象,来和fastchat进行交互,但是fastchat是不支持自定义调用在线模型的,langchain chatchat是怎么实现的呢?
import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; const model = new OpenAI({ maxTokens: 25, }); const stream = await model.stream("Tell me a joke."); for await (const chunk of stream) { console.log(chunk); } /* Q : What ...
LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 ...
->str:"""Use the tool."""print("我来了呀呀呀呀呀呀"+run_manager.metadata["name"])llm=ChatOpenAI(api_key="sk-xxxx",# 混元 APIKeybase_url="https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",# 混元 endpointmodel_name="hunyuan-pro",streaming=True)prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("...
ctx := context.Background()// 设置 SSE 头部c.Writer.Header().Set("Content-Type","text/event-stream") c.Writer.Header().Set("Cache-Control","no-cache") c.Writer.Header().Set("Connection","keep-alive") c.Writer.Flush() content := []llms.MessageContent{ ...
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的...