llm.get_input_jsonschema() invoke、batch、stream,都有对应的异步版本 ainvoke、abatch、astream,大大减轻了开发工作量。只要开发了一个 Runnable 对象,就能轻松变成并行版 batch() 和异步版 ainvoke()。 多个Runnable 可以顺序拼接成“链式”的 RunnableSequence,比如: chain = llm | xxx | yyy | zzz 拼接成...
参考链接:https://open.bigmodel.cn/dev/api#openai_sdk importosfromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain.promptsimport(ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder,SystemMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate,)fromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryllm=ChatOpenAI...
LLMs利用 MinIO 安全且可扩展的对象存储，结合 Langchain 利用 OpenAI 的 GPT 等全部功能LLMs的能力，开发人员可以创建不仅可以模仿人类文本生成，还可以执行复杂任务的系统，将数据管理效率提升到新的高度。Langchain是将人类指令转换为机器智能操作语言的关键接口。将其设想为一个复杂的中介，能够解释用户命令并编排一...
#起名大师,输出格式为一个数组fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.promptsimportPromptTemplateimportosfromlangchain.schemaimportBaseOutputParser#自定义类classCommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser):"""Parse the output of an LLM call to a comma-separated list."""defparse(self, text:str):"...
self.response_ready = asyncio.Event()asyncdefon_llm_new_token(self, token:str, **kwargs): self.tokens.append(token)# 实现流式响应awaitself.handle_stream_response(token) 1.3 API调用成本 API成本是企业级应用必须严密控制的关键因素: 成本构成 ...
response, _ = self.model.chat(self.tokenizer , prompt) # 这里演示未使用流式接口. stream_chat() return response llm = chatGLM(model_name="THUDM/chatglm-6b") prompt = "你好" response = llm(prompt) print("response: %s"%response) “”“ ...
AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战 前言 过去半年,随着ChatGPT的火爆,直接带火了整个LLM这个方向,然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来,没法获取最新的知识,以及各企业私有的知识 为了获取最新的知识,ChatGPT plus版
所有用 LCEL 构建的 chain 都提供了标准的 stream 和 astream 方法，官方也做了大量工作以确保流式处理不仅仅局限于 LLM 调用（例如，在输出解析器中）。所有 chain 还提供了一个标准的 astream_log 方法，它能够流式传输 LCEL chain 中的所有步骤。然后可以对这些步骤进行筛选，以轻松获取中间步骤所采取的操作...
时至今日,LLMs 接口框架 LangChain 在 GitHub 上已经收获了 3万+ 个 Star,已经成为了当下非常流行的一个工具包。 5月 4 日,Scott Logic 首席技术官 Colin Eberhardt 发表了一篇博文。他表示,自己用 100 行代码重新来研究 LangChain,揭示了 LangChain 背后的工作原理。
使用LLM模块来封装我们的模型接口,可以带来许多好处,其中之一就是有利于与LangChain的其他模块进行协同工作。