在过去的几个月里，官方团队大力投入了 LangChain 表达式语言（LCEL）的开发。LCEL 允许组合任意序列，提供了类似于数据工程管道中数据编排工具的许多优势，包括 batching、并行化和 fallback 等功能。用于 LCEL 的组件位于 langchain-core 中。官方已经开始为 LangChain 中特定的 chain 创建更高级别的入口点。这些...
LangChain Core 包含为 LangChain 生态系统的其余部分提供基础的抽象。拥有这些抽象的好处是任何提供商都可以实现所需的接口,然后轻松地在 LangChain 生态系统的其余部分中使用。 快速安装 pip install langchain-core 核心接口:可运行文件 Runnable的概念是 LangChain Core 的核心——它是大多数 LangChain Core 组件...
LangChain Core 包含为 LangChain 生态系统的其余部分提供基础的抽象。拥有这些抽象的好处是任何提供商都可以实现所需的接口,然后轻松地在 LangChain 生态系统的其余部分中使用。 快速安装 pip install langchain-core 核心接口:可运行文件 Runnable的概念是 LangChain Core 的核心——它是大多数 LangChain Core 组件...
准备工作,LangChain-Core代码一网打尽 RAG(检索增强生成)技术虽然强大,但在某些复杂的代码解析任务中,官方提供的LangChain助手并不能完全满足需求。因此,我们决定自己动手,利用GLM-4-Long打包整个项目的代码,并进行深度解析。 首先我们需要将langchain-core代码整体打包到一个文本文档中,并标注好文件目录 import os de...
这意味着langchain-community现在将依赖于langchain-core和langchain。这是我们自langchainv0.1.0以来...
部署：使用LangServe将任何链变成API。具体来说，该框架由以下开源库组成：langchain-core：基础抽象和...
langchain-core:基础抽象和LangChain表达式语言。 langchain-community:第三方集成。 合作伙伴包(例如langchain-openai、langchain-anthropic等等):一些集成已进一步拆分为它们自己的轻量级包,这些包仅仅依赖于langchain-core。 langchain:构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
image LangChain包含了一些packages,主要有: langchain-core:没有包含任何的第三方组件,有一些核心组件,如LLMs,vectorstores,retrievers等 langchain:包括了chains,agents,retrieval strategies,用于构建一个应用架构 langchain-community:包括第三方集成,由LangChain社区维护 ...
用于LCEL 的组件位于 langchain-core 中。官方已经开始为 LangChain 中特定的 chain 创建更高级别的入口点。这些将逐渐取代原有(现在称为「Legacy」)的 chain,因为使用 LCEL 构建的 chain 将自带流式处理、易定制性、可观察性、batching、retries 等功能。LangChain 的目标是使这一转变无缝进行。以前你可能会这样...
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage import os os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "xxxxxx"#填入你自己的key chat = ChatZhipuAI( model="glm-4", temperature=0.5, ) messages = [ AIMessage(content="Hi."), ...