llm = CustomLLM() print(llm("who are you?")) 输出如下: I am an artificial intelligence trained to assist with a wide range of tasks, including answering questions and providing information. I do not have a physical body or a personal identity in the same way that a human does. My pur...
基于本地部署的InternLM,集成LangChain的承 LangChain 的 LLM 类自定义一个 InternLM LLM 子类,从而实现将 InternLM 接入到 LangChain 框架中。完成 LangChain 的自定义 LLM 子类之后,可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口,而无需考虑底层模型调用的不一致。 基于本地部署的 InternLM 自定义 LLM 类并不...
| PromptTemplate.from_template("""You're a personal assistant to the user.Here's your conversation with the user so far:{chat_history}Now the user asked: {question}To answer this question, you need to look up from their notes about """| llm...
LangChain是一个开源工具框架,通过为各种LLM提供通用接口来简化应用程序的开发流程,帮助开发者自由构建LLM应用。 LangChain的核心组成模块: 链(Chains):将组件组合实现端到端应用,通过一个对象封装实现一系列LLM操作 Eg:检索问答链,覆盖实现RAG的全部流程 下图是基于LangChain搭建RAG应用的流程图: 后面我们将根据该流程...
在本文中，我将演示从头开始创建自己的文档助手的过程，利用LLaMA 7b和Langchain，一个专门为与LLM无缝集成而开发的开源库。以下是博客结构的概述，概述了将提供该过程详细细分的特定部分：Setting up the virtual environment and creating file structureGetting LLM on your local machineIntegrating LLM with LangChain...
embed_model="local", llm=llm, # This should be the LLM initialized in the task above. ) documents = SimpleDirectoryReader( input_dir="mock_notebook/", ).load_data() index = VectorStoreIndex.from_documents( documents=documents, service_context=service_context, ...
Getting LLM on your local machine Integrating LLM with LangChain and customizing PromptTemplate Document Retrieval and Answer Generation Building application using Streamlit 第1 部分:设置虚拟环境和创建文件结构 设置虚拟环境为运行应用程序提供了一个受控和隔离的环境,确保其依赖项与其他系统范围的包分开。此方法...
1.GitHub - chatchat-space/Langchain-Chatchat: Langchain-Chatchat(原 Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain ...
基于LangChain的LLM应用开发2——模型、提示和输出解析 本次会讲解LangChain的三个基本组件:模型、提示和解析器。 名词解析 模型(Models):是指作为基础的大语言模型。LangChain中通过ChatOpenAI或者AzureChatOpenAI(部署在微软Azure的openai模型)等类来集成语言模型。
如果说Chain是LangChain中的基础连接方式,那么Agent就是更高阶的版本,它不仅可以绑定模板和LLM,还能够根据具体情况添加或调整使用的工具。简单来说,如果Chain是一条直线,那么Agent就是能够在多个路口根据交通情况灵活选择路线的专业司机。 LangChain实际案例:人脸技术问题的智能排查助手 使用LangChain处理人脸识别问题的排查...