LangChain作为中间件,整合OpenAI的NLP模型,处理用户的自然语言输入,并将其转化为可执行的指令。 OpenAI的模型则负责处理语言理解、生成等核心AI功能,提供智能的数据分析和反馈。 通过这三者的结合,可以构建出一个不仅用户友好,而且智能高效的AI数据助手,它能够理解用户的需求,自动处理数据,并以直观的方式展示分析结果,极...
不过，你可能还不知道，我们现在介绍的只是OpenAI的一个模型，就是能够处理文本的GPT-3.5-turbo。其实，OpenAI还有很多其他的模型，它们都可以和LangChain搭配使用——比如用Dall-E来创造出各种各样的图像。只要运用我们刚才讲过的原理，你就可以轻松打造出AI图片生成器、网站构建器等等。AI的世界有无限的可能性等着...
LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。二、LangChain 中的模型...
LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。其组件包括了模型（各类LLM），提示模板（Prompts），索引，代理（Agent），记忆等等。当前GitHub上的热门项目Auto-GPT和Babyagi所使用的链式思考能力都是由LangChain启发而来。LangChain项目主页图 02 LangChain工...
OpenAI 的 GPT-4 …… 借助LangChain,与大语言模型的交互变得更加便捷。LangChain 提供的接口和功能有助于将 LLM 的强大能力轻松集成到你的工作应用程序中。LangChain 利用 asyncio 库为 LLM 提供异步支持。 对于需要同时并发调用多个 LLM 的网络绑定场景,LangChain 还提供了异步支持。通过释放处理请求的线程,服务器...
随着 OpenAI 的 GPT-3 在 2020 年的突破性发布，我们见证了 LLM 的受欢迎程度稳步上升，随着该领域的最新进展，这种受欢迎程度只会加剧。这些强大的人工智能模型为自然语言处理应用程序开辟了新的可能性，使开发人员能够创建更复杂的、类似人类的交互。不是吗？但是，在处理这种AI技术时，很难扩展和生成可靠的算法...
一、大语言模型(LLM) 大型语言模型 (LLM) 是在大量数据上预先训练的非常大的深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,由具有自注意力功能的编码器和解码器组成,使其能够理解和生成类似人类的文本。这些模型是构建应用程序的基础。其中包括GPT-3.5-turbo,这是由 OpenAI 开发的 LLM。
LangChain通过使用Python的异步IO库asyncio,为LLM提供了异步支持。这对于同时调用多个LLM特别有用,因为这些调用通常是网络绑定的。目前,LangChain支持OpenAI、PromptLayerOpenAI和ChatOpenAI,但对其他LLM的异步支持已经在开发计划中。 LLM异步调用可以提高模型的效率和响应速度。通过异步调用,可以在发送请求后立即返回响应,而...
方式1:LLMS 指具备语言理解和生成能力的商用大型语言模型,以文本字符串作为输入,并返回文本字符串作为输出。LangChain 中设计 LLM 类用于与大语言模型进行接口交互,该类旨在为 LLM 提供商提供标准接口,如 OpenAI、Cohere、Hugging Face。 方式2:Chat Model ...
1.重新发挥语言模型的作用 借助LangChain,组织可以将 LLM 的能力重新用于特定领域的应用程序,而无需重新培训或微调。开发团队可以构建引用专有信息的复杂应用程序,从而增强模型的响应能力。举例来说,我们可以利用 LangChain 构建应用程序,从存储的内部文档中检索数据,并将其整合为对话响应。我们还可以创建 RAG (检索增...