LangChain 就是一个 LLM 编程框架,你想开发一个基于 LLM 应用,需要什么组件它都有,直接使用就行;甚至针对常规的应用流程,它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型(LLM)技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。 其官方的定义 LangChain是一个基于语言模型开发...
今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChain for LLM Application Development的第一门课:Models, Prompts and Output Parsers,该门课程主要讲解如何在Langchain中定义模型,如何编写Prompt以及如何对输出结果进行解析。 设置访问LLM的API key 因为Langchain本身只是一个LLM的应用框架,所以它必须和LLM对接才能使用,这...
langchain中还有一个和FakeLLM类似的叫做HumanInputLLM。 这个LLM可以打印出给用户的prompt,并且将用户的输入作为输出返回给用户,大家可以自行体验。 LLM的高级用法 除了正常的LLM调用之外,langchain还提供了一些LLM的高级用法。 异步调用 比如异步调用LLM。当然目前只支持OpenAI, PromptLayerOpenAI, ChatOpenAI 和 Anthropi...
LangChain提供了各种不同的组件帮助使用LLM,如下图所示,核心组件有Models、Indexes、Chains、Memory以及Agent。 2.1 Models LangChain本身不提供LLM,提供通用的接口访问LLM,可以很方便的更换底层的LLM以及自定义自己的LLM。主要有2大类的Models: 1)LLM:将文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型,类似OpenAI的t...
LLMs:采用文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型。 gpt-3.5-turbo: gpt-3.5-turbo Streaming: Streaming Chat models:聊天模型是语言模型的变体。 Caching: outputparser · 获取格式指令 · 解析 · 带有提示的解析 分别举例:DateTimeParser、EnumParser、ListParser、OutputParser ...
LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型)
langchain中的LLM模型使用介绍 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种,第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式,输入是text,输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容,每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式,也叫Chat models。这种模式下输入...
langchain中的LLM模型使用介绍 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种,第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式,输入是text,输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容,每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式,也叫Chat models。这种模式下输入...
简单使用LLMs 什么是LLMs呢?LLMs是Large Language Models的简称,也就是我们常说的大语言模型。 对于langchain来说,它本身并不提供大语言模型,它只是一个中间的粘合层,提供了统一的接口,方便我们对接底层的各种LLMs模型。 langchain除了可以对接OpenAI之外,还可以对接Cohere, Hugging Face等其他的大语言模型。
本次会讲解LangChain的三个基本组件:模型、提示和解析器。 名词解析 模型(Models):是指作为基础的大语言模型。LangChain中通过ChatOpenAI或者AzureChatOpenAI(部署在微软Azure的openai模型)等类来集成语言模型。 提示(Prompts):是指给模型传递信息,让模型按要求生成我们想要的内容。LangChain中通过ChatPromptTemplate实现。