LangChain是一个开源框架,用于构建LLM驱动的应用程序。LangChain提供 各种类型的评估器来衡量各种数据的性能和完整性。 LangChain中的每种评估器类型都带有现成的实现和可扩展的API,允许根据独特的要求进行定制。这些评估器可以应用于 LangChain 库中的不同链和 LLM 实现。 LangChain中的赋值器类型: 字符串赋值器:...
使用RAG 构建 LLM 支持的聊天机器人 设置LangChain 和 Databutton 学习材料和资源 应用程序平台和所需的 API 密钥 构建您的 Databutton 应用程序 第1 步:使用 RecursiveCharacterTextSplitter 加载数据 辅助函数 第2 步:检索数据 Cohere 的重新排名端点以增强搜索结果的简要介绍 第三步:使用ConversationBufferWindowMemo...
LLM（语言逻辑模型）是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入，调用不同的大模型，来完成不同的语言任务，如文本生成...
首先,我们需要安装LangChain。你可以通过pip来安装: pip install langchain 接下来,我们将使用LangChain构建一个简单的LLM。首先,我们需要定义模型的结构。在LangChain中,我们可以通过继承langchain.PretrainedTokenizer和langchain.PretrainedModel类来定义自己的模型。以下是一个简单的示例,展示如何定义一个基于Transformer的...
初识langchain:LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程 1.大模型基础知识 大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)--思维链 Langchain会把上述流程串起来,通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统,负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 ...
安装完成后,准备工作均已完成,可以使用LangChain了。 三: LangChain 的基本使用 3.1 如何使用本地大模型ollama 本地调用很简单,LangChain都封装好了,代码如下: from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="llama3:8b") ## 加载对应的大模型 ...
LangChain是一个基于Python的开源框架,专注于LLM应用的开发。它提供了一套完整的工具集,包括模板化、动态选择和管理模型输入(Prompts组件)、通用接口调用语言模型(Language models)、从模型输出中提取信息(Output parsers)等功能。通过使用LangChain,开发者可以更加便捷地构建、训练和部署LLM应用,实现高效、智能的对话交互...
一、LangChain介绍?LangChain是一个开源的框架，它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来。它提供了Python或JavaScript（TypeScript）的包。你可能知道，GPT模型是用到2021年的数据训练的，这可能会有很大的局限性。虽然这些模型的通用知识很棒，但是如果能让它们连接到自定义的数据和...
而LangChain 作为一个围绕 LLM 构建的框架,为自然语言处理方面开辟了一个充满可能性的新世界,可以创建各种应用程序,并能够有效解决文本生成、情感分析以及语言翻译等难题,极大地释放了 LLM 的潜力。 —01— 什么是 LangChain ? 作为一款开源的 Python 框架,LangChain 旨在促进基于 LLM 的应用程序开发。基于所提供了...