ConversationSummaryBufferMemory:可以设置对话token最大个数,但使用llm来总结之前的对话内容。 2.3. 链式操作 链式操作有点像工作流,基本单元是Chain,通过与LLM和提示词结合,可以构建出各种结构的链式操作,对文本及数据执行一系列操作。 a. 基础链 LLMChain,结合提示词,组成一个基本的单位,对输入进行相应,输出结果,是...
这样,开发者可以将该结果输入到其他可用的工具中,从而实现不同任务需要的不同输入。这使得Langchain具备更高的灵活性和可扩展性。 吴恩达《LangChain for LLM Application Development》 课程介绍: Harrison Chase创造了LangChain,简化了开发基于LLM的人工智能应用程序的过程。 LangChain是开源的,并且在社区中得到了广泛...
当然也可以直接食用大佬翻译好的中英文字幕:leason-wan/LangChain-for-LLM-Application-Development-in-Chinese: 吴恩达 LangChain 课程中英双语字幕 (github.com)(不完美但是比没有强) 正式开始 没有你就安装 !pip install python-dotenv !pip install openai 然后就引入一些基本的库和API import os import openai ...
LangChain for LLM Application Development 简介 本仓库是吴恩达与 LangChain 作者Harrison Chase 联合推出的教学课程 《LangChain for LLM Application Development》的学习笔记。除了课程本身内容外,会提供一些个人的思考与整理。 快速开始 课程Google Colab掘金 课程简介 -- 简介 课程1:模型, 提示词以及数据解析 L1-...
稿件举报 1篇笔记 https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/ 在“LLM应用程序开发的LangChain”课程中,您将学习使用LangChain框架扩展语言模型在应用程序开发中的用例和能力所必需的技能。 在本课程中,您将学习并获得以下主题的经验: 1. 模型、提示和解析器:调用LLM,提...
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。 5. LangChain 支持哪些功能 针对特定文档的问答:根据给定的文档回答问题,使用这些文档中的信息来创建答案。
通过对LangChain框架的学习和应用,我深知其对于提高LLM应用程序的可复用性和可扩展性具有重大意义。 本书内容涵盖了LangChain框架的基本概念、核心技术、实践应用等方面,通过详细的讲解和案例分析,使读者能够全面了解LLM应用程序的开发过程。本书不仅适合对LLM技术感兴趣的开发者阅读,也适合作为相关领域的教材,供学生和...
代理:探索将LLM作为推理代理的新兴发展趋势。 2. 课程笔记 2.1. 模型、提示和解析器 这节课的要点有两个: a. 使用Langchain的模板功能,将需要改动的部分抽象成变量,在具体的情况下替换成需要的内,达到一次定义,多次使用的效果。 书中提到的一个例子是,使用模板,去转化表达的风格。这种方式比fstring要更灵活,特...
在整个课程中,您将进行动手练习和实际项目,以加强您对所涵盖的概念和技术的理解。在课程结束时,您将熟练使用 LangChain 创建功能强大、高效且用途广泛的 LLM 应用程序,适用于各种用途。 这不仅仅是一门课程,也是一个社区。除了终身访问该课程外,您还将获得: ...
LangChain是一个框架,用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring,以及开源版的ChatGPT插件系统。核心的2个功能为: 1)可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。 2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 图1. 02 LangChain核心组件 ...