创建了一个ChatOpenAI实例,这是 LangChain 对 OpenAI 的聊天模型的封装。 使用load_qa_chain函数加载了一个 QA 链,这个链负责从文档中提取信息并生成答案。 创建了一些示例文档,这些文档将作为知识源。 提出了一个问题,并运行了 QA 链来得到答案。 请记住替换"your-openai-api-key"为你的实际 OpenAI API 密钥。
How does one correctly parse data from load_qa_chain? It is easy to retrieve an answer using the QA chain, but we want the LLM to return two answers, which then parsed by a output parser, PydanticOutputParser. The chain returns: {'output_text':'\n1. Contract item of interest: Termina...
如果你的网络受阻,可以使用清华的pip镜像源,在命令行输入pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple即可。 虽然我们只需要使用到langchain,但它所依赖的python库非常多,pip install langchain这条命令只会安装核心的模块,但不用担心,后面运行代码的时候,报错信息会明确地提示哪个库...
LangChain中文官网:https://www.langchain.com.cn/ Python官方地址:https://python.langchain.com/en/latest/ LangChain源代码地址:https://github.com/langchain-ai/langchain 六大核心理念 LangChain库划分为三个大层:基础层、能力层、应用层。 基础层:models、LLMs、index。 能力层:Chains、Memory、Tools。
将以上代码保存在一个python文件中,如chatbot.py,然后在终端(本文的示例是mac电脑)中, 切换到chatbot.py所在目录,然后执行以下命令: flask --app chatbot run 运行成功后,你将看到类似以下的终端画面: 这个时候,在浏览器输入以下url验证一下是否成功启动服务: ...
上一篇写了如何安装 langchain https://www.cnblogs.com/hailexuexi/p/18087602 这里主要说一个 langchain的使用 创建一个目录 langchain ,在这个目录下创建两个文件 main.py 这段python代码,用到了openAI,需要o
LangChain实战 LangChain简介 LangChain是一个用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。 它具有以下的功能: 具有上下文感知能力 将语言模型和资源上下文联系起来(提示说明, 少量的事例, 回复的内容等)。 推理能力(reason) 依靠语言模型进行推测(根据提供的上下文,回
LangChain是最热门的大型语言模型和生成式人工智能平台之一,但它通常只适用于Python和JavaScript用户。人们需要了解R用户如何绕过这个问题的方法。
要在LangChain中初始化LLM,首先需要导入必要的库和依赖项。例如,如果你使用 Python 编程语言,则可以导入“langchain”库并指定要使用的语言模型。这是一个例子: from langchain import LangModel # Specify the language model you want to use model_name = 'gpt3' ...
# Vectorstore: https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/vectorstores.html from langchain.vectorstores import FAISS #facebook vectorizationfrom langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain ...