🦜通过演示 LangChain 最具有代表性的应用范例,带你快速上手 LangChain 各个使用场景。(包含完整代码和数据集) Resources Readme License MIT license Activity Stars 40 stars Watchers 1 watching Forks 8 forks Report repository Release
.github use dependabot to update jee-mp-example Apr 10, 2024 .mvn/wrapper Voyage AI examples (langchain4j#111) Oct 7, 2024 anthropic-examples Updated to 1.0.0-beta1 Feb 5, 2025 azure-open-ai-customer-support-agent-example Updated to 1.0.0-beta1 ...
prompt = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good name for a company that makes {product}?", ) // 以上是两个参数,一个输入变量,一个模板字符串,实现的代码可以看看github.com/hwchase17/langchain/prompts // PromptTemplate实际是基于StringPromptTemplate,可以支持字符串...
至此我们就完整的创建了一个可以总结网页内容的Agent,完整代码我放Githubhttps://github.com/xindoo/LangChain-examples/blob/main/%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%80%BB%E7%BB%93.ipynb上了,有需要可以自取。
github:https://github.com/hwchase17/langchain blog:LangChain 0.0.201 2、langchain-tutorials: github:https://github.com/gkamradt/langchain-tutorials video:https://www.youtube.com/watch?v=2xxziIWmaSA langchain官网的更新非常快 ,有非常多的贡献者,PR也非常多(当然bug也是蛮多的)强烈建议大家fork...
LangChain 的作者是 Harrison Chase,最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目,在GitHub上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学,如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO,这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道,人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后,再...
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口,把LLMs相关的组...
然后,我们就拥有了我们定义了设置和结尾的笑话对象。生成的提示非常复杂,建议查看 GitHub 以了解更多信息。 prompt = PromptTemplate( template="Answer the user query.\n{format_instructions}\n{query}\n", input_variables=["query"], partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions(...
本文位于GitHub的示例代码链接:https://github.com/EdIzaguirre/FilmSearchOpen 译者介绍 朱先忠,51CTO社区编辑,51CTO专家博客、讲师,潍坊一所高校计算机教师,自由编程界老兵一枚。 原文标题:How to Build a RAG System with a Self-Querying Retriever in LangChain,作者:Ed Izaguirre ...
If you're a dataset owner and do not want your dataset to be included in this library, please get in touch through aGitHub issue. Thank you for your contribution to the ML community! Citation If you use Deep Lake in your research, please cite Activeloop using: ...