Agentic:允许 LLM 与 LangChain 环境交互 LangChain 包括许多模块,例如 Models、Prompts、Memory、Indexes、Chains、Agents 和 Callbacks。对于每个模块,LangChain 都提供标准化的可扩展接口。LangChain 还支持外部集成,甚至可实现端到端。LLM Wrapper 是 LangChain 的核心功能,提供了许多 LLM 模型,例如 OpenAI、Cohere...
-LLM Wrapper:包装器,允许我们连接到大语言模型,例如GPT-4或HuggingFace的模型。 -Prompt Templates:提示模板,使我们不必对文本进行硬编码,而文本是LLM的输入。 -Indexes for relevant information retrieval:相关内容的索引,允许我们为LLM提取相关信息。 Chains 允许我们将多个组件组合在一起,以解决一个特定的任务,并建...
除了用LLM Wrapper可以接入众多的大模型(如 OpenAI、Cohere、Hugging Face),LangChain同时也通过VectorStore Wrapper接口集成了主流的向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Chroma等)来优化语义搜索。 LangChain能接入的数据类型涵盖了文本、PPT、图片、HTML、Pdf等非结构化文件。相较于传统数据库的精确搜索,即完全匹配,向量数...
Test the LLM Wrapper CustomLLM can be used like other Large Language Models as it was configured in the previous step. The “llm” variable is initialized with the function continuing the value of “n” and now the variable can be used to call the function: llm = CustomLLM(n=9) Simply...
LangChain 包括许多模块,例如 Models、Prompts、Memory、Indexes、Chains、Agents 和 Callbacks。对于每个模块,LangChain 都提供标准化的可扩展接口。LangChain 还支持外部集成,甚至可实现端到端。LLM Wrapper 是 LangChain 的核心功能,提供了许多 LLM 模型,例如 OpenAI、Cohere、Hugging Face 等模型。
LangChain学习圣经:从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架 在AI和机器学习领域,每天都有新技术和框架涌现。 目前来说, LangChain 是LLM大模型应用开发的基础框架, 是一个非常火的开源框架 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
获取LLM 的预测是最直接的应用方式,测试样例如下 text="What would be a good company name a company that makes colorful socks?"print(llm(text))# 返回 Socktastic! 简单数学问题: from langchain.llms import OpenAI# 导入 LLM wrapperllm=OpenAI(temperature=0.9)# 大的 temperature 会让输出有更多的随机...
ApifyWrapperRecursiveCharacterTextSplitter():将抓取的内容拆分为可管理的块。 1from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter 2 3# we split the documents into smaller chunks 4text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( 5 chunk_size=1000, chunk_overlap=20, length_function=len 6)...
除了用LLM Wrapper可以接入众多的大模型(如 OpenAI、Cohere、Hugging Face),LangChain同时也通过VectorStore Wrapper接口集成了主流的向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Chroma等)来优化语义搜索。LangChain能接入的数据类型涵盖了文本、PPT、图片、HTML、Pdf等非结构化文件。相较于传统数据库的精确搜索,即完全匹配,向量数据...
除了用LLM Wrapper可以接入众多的大模型(如 OpenAI、Cohere、Hugging Face),LangChain同时也通过VectorStore Wrapper接口集成了主流的向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Chroma等)来优化语义搜索。LangChain能接入的数据类型涵盖了文本、PPT、图片、HTML、Pdf等非结构化文件。相较于传统数据库的精确搜索,即完全匹配,向量数据...