4. 方式三:使用fastchat起vllm服务(后端为vllm) model_worker改成vllm_worker python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path ./Llama-2-7b-hf --controller http://localhost:21001 --port 8826 --worker-address http://localhost:8826 --trust-remote-code python3 -m fastchat.serve.openai_...
从LangChain的官网上了解了粗略的概念的,就是OpenAI是属于LLMs,而ChatOpenAI是属于聊天模型。所以要理解ChatOpenAI 和 OpenAI 的区别,就得先知道LLMs和聊天模型的区别。那接下来就打开官网看看这俩到底是什么。 在LangChain 官网和中文网上的相关解释: ModelsThere are two main types of models that LangChain inte...
from langchain.chains import LLMChain chain = LLMChain(llm=openAI(), prompt=promptTem) print(chain.run("你好")) #chains Chatglm对象不符合LLMChain类llm对象要求,模仿一下 class DemoChain(): def init (self, llm, prompt) > None: self.llm = llm self.prompt = prompt def run(self, query)...
#fromlangchain.chat_models import ChatOpenAIfromlangchain_community.chat_models import ChatOpenAI #fromlangchain.document_loaders import TextLoaderfromlangchain_community.document_loaders import TextLoaderfromlangchain_community.llms import Tongyi import os import openai import warnings warnings.filterwarnings(...
m_translation_chain = LLMChain(llm=translation_model, prompt=m_chat_prompt_template) 基于LangChain 优化 OpenAI-Translator 架构设 计 v2.0 设计:回应 Model 模块挑战 定义trnslation chain Gradio GUI 图形化界面 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ...
from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI( openai_api_base="http://localhost:1234/v1", request_timeout=600, # secs, I guess. openai_api_key="loremIpsum", max_tokens=32768, ) chat_history = [ SystemMessage(content="You are a bartender."), ...
兼容多种模型:LangChain 不仅可与 OpenAI、Anthropic、Mistral 等知名供应商的大模型无缝集成,还支持通过 Ollama、vLLM 等工具与大量本地大模型对接,满足不同场景需求。 总的来说,LangChain 通过模块化抽象掉了底层的模型调用、数据处理、推理逻辑等复杂细节,开发者只需关注业务逻辑本身,就能像搭建积木般高效构建应用...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。
1. 普通LLM:接收文本字符串作为输入,并返回文本字符串作为输出。 2. 聊天模型:将聊天消息列表作为输入,并返回一个聊天消息。 代码案例: from langchain.schema import HumanMessagefrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = OpenAI()chat_model = ChatOpenAI()print(llm...
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。