from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate # 使用 Tongyi LLM,并设置温度为 1,代表模型会更加随机,但也会更加不确定 llm = Tongyi(temperature=1) system_template = "将以下内容从英文翻译成{language}:" prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages( [("system", system_template), ("us...
# 导入Python REPL工具并实例化Python代理from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom langchain.tools.python.tool import PythonREPLToolfrom langchain.python import PythonREPLfrom langchain.llms.openai import OpenAIagent_executor = create_python_agent( llm=OpenAI(temperature=0, ...
https://python.langchain.com https://github.com/langchain-ai/langchain 20250211 : 16.3k fork / 100k star 开源协议:MIT 主要编程语言:JavaScript / Python LangChain的组成模块 提示模板 示例选择器 聊天模型 LLMs 输出解析器 文档加载器 文本拆分器 ...
微调是一个有用的过程,它允许用户针对特定任务定制预训练的语言模型(LLMs)。通过在包含特定任务数据的小数据集上对模型进行微调,可以在保持其整体语言理解能力的同时,提高其在该特定任务上的性能。 主要的两种微调方法如下: 全指令微调:全指令微调是一种用于使大语言模型(LLMs)适应特定任务的技术。该过程涉及使用特...
本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据,结合Python中的相关库,如Pandas、langchain等,实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型,通过提示工程等技术优化模型,最终通过可视化展示股票市场的情感倾向,为股票投资决策提供参考。
目前,在 LangChain 中使用时LLMChain,我可以获取使用的模板提示和模型的响应,但是是否可以获取作为查询发送到模型的确切文本消息,而无需手动进行提示模板填充? 一个例子: fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain.chainsimportLLMChain ...
本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据,结合Python中的相关库,如Pandas、langchain等,实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型,通过提示工程等技术优化模型,最终通过可视化展示股票市场的情感倾向,为股票投资决策提供参考。
为了在本地CPU上执行LLM,我们使用GGML格式的本地模型。这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件,然后将文件移动到根目录下的models目录中。 上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++...
本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据,结合Python中的相关库,如Pandas、langchain等,实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型,通过提示工程等技术优化模型,最终通过可视化展示股票市场的情感倾向,为股票投资决策提供参考(点击文末“阅读原文”获...
LangChain 目前是有两个语言版本(python 和 nodejs),从下图可以看出来,短短半年的时间该项目的 python 版本已经获得了 54k+的 star。nodejs 版本也在短短 4 个月收货了 7k+的 star,这无疑利好前端同学,不需要会 python 也能快速上手 LLM 应用开发。