LangChain 框架提供了常见用例的抽象,简化了大型语言模型(LLM)(如 OpenAI GPT4 或 Google PaLM)的应用。它支持 JavaScript 和Python。 为了弄清楚为什么需要 LangChain,我们先来看下 LLM 的工作原理。 本质上,LLM 是统计模型,它可以从一组给定的文本块(从一个字符到几个单词都可以)预测下一组文
- 05 ChatGooglePalm:用于包装Google Palm平台上的大语言模型 - 06 Chat Vertex AI:用于包装Vertex AI平台上的大语言模型,如Vertex AI的PaLM API中包含了Google的PaLM2的端点 1.2 提示词模板管理 Prompt对于LLM来说非常重要,而LangChain为复杂的Prompt预置了很多模板,常见的如下所示: - 01 PromptTemplate包装器 -...
LangChain正在迅速成为由GenAI驱动的应用程序中最重要的组成部分。得益于其不断扩展的繁荣生态系统，它可以支持多种构建块。对开源和商业LLMs、向量数据库、数据源和嵌入的支持使得LangChain成为开发人员不可或缺的工具。本文的目的是向开发者介绍LangChain。在本系列的下一篇文章中，我们将使用LangChain与Google的PaLM ...
1. 支持多种语言模型：该仓库通过API调用支持多种语言模型，包括ChatGPT、Google PaLM、Inspur Yuan 1....
到目前为止,我们已经展示了如何微调和部署开源 LLM。一些商业模型也可以根据自定义数据进行微调。例如,OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google 的 PaLM 模型都具备这个功能。这已经集成到了一些 Python 库中。使用 Scikit-LLM 库,在任何情况下,这都只是几行代码:像这样对 PaLM 模型进行文本分类的微调:...
以自然语言处理(NLP)为例,Spring AI 定义了统一的 TextGenerator、TextClassifier 接口,开发者无需关心底层模型(如 OpenAI GPT、Google PaLM)的实现细节,只需通过配置文件或注解即可切换模型提供商。这种抽象设计极大降低了 AI 开发的技术门槛,即使是缺乏机器学习经验的 Java 开发者,也能通过简单的代码实现智能问答、...
大型语言模型(LLM)是指由具有众多参数的神经网络组成并在大量未标记的文本上进行训练的模型。有许多技术巨头和学术组织都有着自己的LLM,例如:OpenAI的GPT-3/4,Google的LaMDA/PaLM,Meta AI的LLaMA,百度的文心,阿里的千问,讯飞的星火,清华的GLM等等。借助Langchain,应用成效与大型语言模型的交互变得更容易。
Google Vertex AI Gemini Google Vertex AI PaLM 2 Hugging Face Jlama LocalAI Mistral AI Ollama OpenAI Qianfan百度智能云千帆大模型 Cloudflare Workers AI Zhipu AI 4、LangChain4j支持的向量数据库 In-memory Astra DB Azure AI Search Azure CosmosDB Mongo vCore ...
全球范围内,新兴的智能体技术如 OpenAI 的 WebGPT 为模型赋予了利用网页信息的能力,Adept 培养的 ACT-1 能独立于网站操作并使用 Excel、Salesforce 等软件,谷歌的 PaLM 项目旗下的 SayCan 和 PaLM-E 尝试将 LLM 与机器人相结合,Meta 的 Toolformer 探索使 LLM 能够自主调用 API,而普林斯顿的 Shunyu Yao 所...
大型语言模型(LLM)是指由具有众多参数的神经网络组成并在大量未标记的文本上进行训练的模型。有许多技术巨头和学术组织都有着自己的LLM,例如:OpenAI的GPT-3/4,Google的LaMDA/PaLM,Meta AI的LLaMA,百度的文心,阿里的千问,讯飞的星火,清华的GLM等等。借助Langchain,应用成效与大型语言模型的交互变得更容易。