在LangChain 中,“models” 模块是非常重要的部分,它包含了用于不同自然语言处理任务的各种模型。以下是 LangChain 中可用的模型类型: a. LLMs(大型语言模型): LLMs是先进的AI模型,能够理解和生成类似人类的文本。这些模型以提示作为输入,并生成相应的输出。它们经过大量数据训练,可以提供确定性和创造性的输出。这...
把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师的角度来看 LangChain 更像是 Spring 或者 SpringBoot 这种框架,帮助开发人员更快的进行应用开发。 LangChain 框架组件 Models(I/O):各种类型的模型集成。 Outline...
把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师的角度来看 LangChain 更像是 Spring 或者 SpringBoot 这种框架,帮助开发人员更快的进行应用开发。 LangChain 框架组件 Models(I/O):各种类型的模型集成。 Outline...
llm = FakeListLLM(responses=responses)print(llm("给我写首诗")) 上面的输出结果如下: 窗前明月光 低头鞋两双 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...
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。
DatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。 classDatetimeOutputParser(BaseOutputParser[datetime]): format:str="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"defget_format_instructions(self)->str: examples =comma_list(_generate_random_datetime_strings(self.format))returnf"""Write a datetime string that matches...
LLMs（Large Language Models）是LangChain不可或缺的组成部分。通过LangChain的标准接口，用户可以轻松调用不同的LLM，例如OpenAI的GPT系列。示例：使用LLM 首先，我们导入必要的模块，并初始化一个ChatOpenAI模型。接着，我们发送请求到模型，并获取响应。在这个示例中，我们简单地传递了一个包含文本内容的字典作为请求...
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 ...
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。
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。