基于本地部署的 InternLM 自定义 LLM 类并不复杂,我们只需从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类,并重写构造函数与_call函数即可: from langchain.llms.base import LLM from typing import Any, List, Optional from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun from transformers import ...
我们可以基于这个api来进行我们自定义的LLM封装如下: from llm.adaptor import SparkApi from typing import Any, List, Mapping, Optional from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun from langchain.llms.base import LLM #用于配置大模型版本,默认“general/generalv2” # domain = "general...
这使您可以模拟对LLM的调用,并模拟如果LLM以某种方式响应会发生什么。 我觉得,这还不够假。于是,我自己写了一个TfboyLLM。以下是全部代码: from typing import Any, List, Mapping, Optional from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun from langchain.llms.base import LLM import re cla...
2.1 支持多种LLM 无论是国外的GPT4、LLaMa,还是国内的ChatGLM、Baichuan,都支持调用api和huggingface模型的使用,下面主要介绍HF模型的下载使用。 from huggingface_hub import snapshot_download from langchain.llms.base import LLM # 指定下载目录(在当前文件夹下) snapshot_download(repo_id="baichuan-inc/Baichua...
下面将LLaMA3接入LangChain。我们需要自定义 LLM 类,此后可以以完全一致的方式调用LangChain的接口,而无需考虑底层模型调用的不一致。 在/auto-tmp文件夹下创建文件langchain.ipynb,输入代码: from langchain.llms.base import LLM from typing import Any, List, Optional ...
Semantic-kernel TypeScript 优点:轻量级SDK,可将AI大型语言模型(LLMs)与传统编程语言集成在一起。缺点:文档不够完善。 Fixie.ai Python 优点:开放、免费、简单,多模态(images, audio, video...)缺点:PaaS平台,需要在平台部署 Brancher AI Python/JS 优点:链接所有大模型,无代码快速生成应用, Langchain产品)缺点...
llms.base import LLM from langchain.llms.utils import enforce_stop_tokens import requests import json WENXIN_AK = "" WENXIN_SK = "" def get_access_token(): """ 使用API Key,Secret Key 获取access_token """ url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/...
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。
这里比较简单,从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类,重写构造函数与 _call函数, 从而实现将 InternLM 接入到 LangChain 框架中。 4. 构建检索问答链 LangChain 通过提供检索问答链对象来实现对于 RAG 全流程的封装。所谓检索问答链,即通过一个对象完成检索增强问答(即 RAG)的全流程。我们可以调用一个 ...
见LangChain的源代码:https://github.com/hwchase17/langchain/blob/master/langchain/llms/base.py#LL301C16-L301C20 generate()函数允许传入一个prompt的list,返回一个LLMResult的list: 上面的代码是让LLM将3个笑话,作3首诗,得到6个结果,具体如下: ...