我们可以使用LangChain提供的聊天模型来实现这一步，根据模型的性能和成本选择合适的聊天模型。例如，如果我们想要使用OpenAI的GPT-3模型，我们可以使用OpenAIChatModel。下面是一个使用LangChain构建RAG应用的示例代码：# 导入LangChain的库from langchain import *# 加载数据源loader = Web
在此示例中,我们加载了一个 YouTube 视频并使用 OpenAI 的 Whisper 模型转录其音频,从而可以与视频内容聊天。想象一下,能够就 Andrew Ng 的讲座或 YouTube 上的任何其他教育视频提出问题! 3.加载网站 互联网上到处充满着有用的信息,LangChain基于Web的加载器允许您利用这些丰富的信息。假设你遇到了一个有趣的 Gi...
llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0, openai_api_key=openai_api_key) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 api_docs = """ BASE URL: https://restcountries.com/ API Documentation: The API endpoint /v3.1/name/{name} Used to find informatin about a country. All...
Yes, there is indeed a typo in the OpenAIModerationChain documentation example. The example incorrectly uses "ChatOpenAIModerationChain" instead of "OpenAIModerationChain". The correct usage should be: const moderation = new OpenAIModerationChain({ throwError: true }); This correction aligns with th...
通过 pip 安装它：pip install --upgrade langchain这将封装我们将用于 S3 加载器和 OpenAI 模型的所有必需库。第 1 步：Langchain S3 目录和文件加载程序最初，我们专注于使用 Langchain 的 S3DirectoryLoader 和 S3FileLoader .这些加载程序负责从 MinIO 存储桶中的指定目录和文件中获取多个和单个文档。MinIO ...
生态系统支持:LangChain提供了对多种LLM提供商(如OpenAI、Anthropic、Cohere等)和工具(如Wikipedia、WolframAlpha等)的集成支持。 可扩展性:LangChain设计了标准的接口和扩展点,允许开发人员轻松地添加自定义组件和功能。 LangChain的目标是简化LLM应用程序的开发过程,提高开发效率,并促进LLM技术在各个领域的应用。它为...
例如,如果我们想要使用OpenAI的嵌入模型和Chroma的向量存储器,我们可以使用OpenAIEmbeddings和ChromaVectorStore。 然后,我们需要创建一个检索器,用于根据用户的输入检索相关的文档对象。我们可以使用向量存储器检索器来实现这一步,- 传递一个向量存储器对象和一个文本嵌入器对象作为参数,创建一个向量存储器检索器对象。
langchain-openai==0.3.18 0ce2e69 Compare langchain-openai==0.3.18 Changes since langchain-openai==0.3.17 openai: release 0.3.18 (#31320) openai[patch]: relax Azure llm streaming callback test (#31319) openai[patch]: support built-in code interpreter and remote MCP tools (#31304) ...
Using the APIs from OpenAI and the langchain project, it is quite easy to implement a bot that is fed with your documentation and other product information. The answers of the bot are then specific for the trained knowledge domain. Background on the used
方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB以上的GPU。 综合考虑,方案二最理想。远程调用智谱AI的GLM-4的API的方式门槛最低,提示词工程的效果...