首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行LLMs(大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师的...
(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...
使用RAG 构建 LLM 支持的聊天机器人 为了展示检索增强生成在使用 LangChain 和矢量数据库构建 AI 聊天机器人方面的强大功能,我们将为“生产中的 LangChain 和矢量数据库”课程构建一个课程配套聊天机器人。 教育聊天机器人利用人工智能的力量来回答查询,并通过从广泛而详细的知识库中检索数据来向用户提供相关信息。它...
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=...
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。
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。
class ChatGPTLLM(BaseChatModel): streaming: bool = False model_name: str = "gpt-3.5-turbo" temperature: float = 0.7 verbose: bool = False chatgpt: Computed[ChatGPT] @computed('chatgpt') def set_chatgpt(**kwargs): return klass def __init__(self, **kwargs): super().__init__(...
除了该方法之外,还可以选择性生成一些方法用于以字典的模式返回该自定义LLM类的各属性。 from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun from langchain.llms.base import LLM from typing import Optional, List, Any, Mapping class CustomLLM(LLM): # 这个类 CustomLLM 继承了 LLM 类,并...
azure_deployment="text-embedding-ada-002")llm = AzureChatOpenAI(api_key = os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"], api_version="2024-06-01", azure_endpoint = os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"], azure_deployment= "gpt-4o", streaming=False)index_name: str = "llm-powered-auto-agent"vector...
from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandlerfrom langchain.schema import HumanMessagefrom langchain_openai import ChatOpenAIclass MyCustomHandler(BaseCallbackHandler):def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:print(f"My custom handler, token: {token}")# To enable ...