(LLM)➜ language_model Chat Models Chat Model 是 LLM 的变体。Chat Model 底层仍然使用的是 LLM,但是它提供的 Interface 有了比较大的差异。 Chat Model 抽象了Chat这一场景下的使用模式,由text in⇒text out模式变成了chat message in⇒chat message out LangChain目前支持的chat message类型有AIMessage、...
LangChain Model I/O解读 酌沧 电子设备制造业 从业人员3 人赞同了该文章 一 总览 模型IO的目标是使开发者无须深入理解各个模型平台的API调用协议就可以方便的与各个大模型进行交互。 概念指南 对消息、提示、LLM与聊天模型以及输出解析器的概念性解释。在开始之前,你应该阅读这部分内容。 快速开始 介...
由上图可以看出:我们在利用Model IO的时候主要关注的就是输入、处理、输出这三个步骤。Langchain也是根据这一点去实现Model IO这一模块的,在这一模块中,Langchain针对此模块主要的实现手段为:Prompt(输入)、Language model(处理)、Output Pasers(输出),Langchain通过一系列的技术手法优化这三步,使得其更加的标准化...
LangChain则提供了一种新的方式：Model I/O，即直接与模型进行交互，而不需要关心IO的细节。你可以把它想象成我们日常交流时使用的嘴巴和耳朵。如上图所示，Model I/O有三种类型：Model I/O的核心思想是利用AI大模型强大的自然语言理解和生成能力，将任何形式的输入转换为自然语言，然后将自然语言输入到模型中，得...
通过文档目录我们可以看到,Langchain由6个module组成,分别是Model IO、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks。 Model IO:AI应用的核心部分,其中包括输入、Model和输出。 Retrieval:“检索“——该功能与向量数据密切库相关,是在向量数据库中搜索与问题相关的文档内容。
在学习 LangChain 的过程中,第一个核心概念就是 PromptsModelsParsers,也有人叫做 ModelsIO,他们代表了对一次大模型请求的完整周期。如下图所示 Prompts:负责请求数据的准备步骤。Model:负责具体请求和参数。Parser:负责请求结果返回后的处理步骤。 三者共同作用,完整的覆盖了整个大模型请求。
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在LangChain 中一共有六大核心组件,分别是模型的输入输出 (Model I/O)、数据连接 (Data Connection)、内存记忆(Memory)、链(Chains)、代理(Agent)、回调(Callbacks)。LangChain 能解决大模型的两个痛点,包括模型接口复杂、输入长度受限于模块设计。 此外,LangChain 生态系统还包括多个相关开源项目。LangChain 为开发...
langchain io模块,model,对比llms和chat model的区别, 视频播放量 7、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 七哥的AI日常, 作者简介 2024年AI创业,C端AI变现,B端模型落地,每周二四六晚直播,答疑,欢迎大家一键三连。,相关视频:类似
LangChain由Model IO、Retrieval、Chain、Agent等组件组成,而Agent是其中最重要的组成部分之一,打个比方,如果说大语言模型(简称LLM)是拥有一定知识的大脑,那么Agent就是给大脑装上了手脚眼睛后的智能体,这样大脑可以借助外部一切工具,获取更多的知识,来更好的完成具体任务。今天我们就带大家了解下在LangChain里Agent的...