总的来说,LangChain和Ollama的主要区别在于:LangChain是一个更广泛的应用开发框架,旨在帮助开发者构建复杂的大语言模型应用;而Ollama则更侧重于在本地环境中运行和管理大型语言模型。两者可以结合使用,例如在LangChain中调用通过Ollama在本地运行的模型,以实现更灵活和高效的AI应用开发。
本节课讲述的是Ollama怎么能LangChain做个结合。 LangChain 则是一个用于构建基于语言模型的应用的框架。 Ollama 是一个开源的大语言模型部署工具。 两者结合起来能做啥? 简单点说,可以有几个方向:完善对话效果,调用tools,实现多模态应用,构建RAG知识库。 二、环境准备 1、创建带jupyterLab的conda环境 conda creat...
一、安装依赖 首先确保已安装 Ollama 和 LangChain 相关库。 # 安装 Ollama(根据操作系统选择)# 参考官网: https://ollama.ai/# 安装 LangChain 和必要组件pip install langchain langchain-community 启动服务: # 启动 Ollama 服务(默认端口 11434)ollama serve # 下载模型(例如 deepseek-r1 1.5b)...
我们通过Ollama在本地部署DeepSeek-R1蒸馏模型,通过langChain调用 下载模型,启动Ollama服务 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 PSC:\Users\Administrator>ollama listNAMEIDSIZEMODIFIEDdeepseek-r1:latest 0a8c266910234.7GB3seconds ago deepseek-r1:32b 38056bbcbb2d19GB2weeks ago deepseek-r1:...
要在LangChain应用程序中使用Ollama,首先要从langchain_community.llmspackage导入相应的模块: fromlangchain_community.llmsimportOllama 然后,初始化一个Ollama模型实例: llm = Ollama(model="llama3.2") 现在可以调用模型来生成响应。例如: llm.invoke("Tell me a joke") ...
我们还导入 Neo4j 的图类,这在 LangChain Community 包的 Graphs 模块中。我们还导入 Chat OpenAI 作为 Ollama 的后备模型。 在LangChain Experimental 包中,我们有一个 Graph Transformer 模块,我们将从那里导入 LLM Graph Transformer,它利用复杂的提示将数据转换为可以存储在图数据库中的形式。
程序员必须掌握的AI大模型技术框架汇总:Langchain/RAG/Llamaindex全详解! 612 118 13:32 App 十分钟教你用Dify+Agent搭建数据查询的AI应用,快速提升工作效能,实现自然语言流畅的和AI对话,无感切换数据源!附代码+本地部署文档+提示词 3.0万 106 24:40:26 App 【B站强推】2025最细自学AI大模型全套教程!允许...
pip install langchain curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh# linux装llama2的指令# 如果用的是Windows或者MacOS,前往这里下载:https://ollama.com/ 用Prompt模板 python fromlangchain_community.llmsimportOllamafromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimpor...
DeepSeek R1本地部署 LangChain Faiss Ollama PDF智能问答助手 搭建个人知识库, 视频播放量 394、弹幕量 1、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 9、转发人数 0, 视频作者 唐国梁Tommy的精品课, 作者简介 关注三连获取课程资料。课程相关问题请直接在对应视频下方留言～,相关
一、配置Ollama 这是Ollama官网地址:Ollama,效果如下: 点击Download,根据设备系统类型选择对应的版本进行下载。 下载后运行安装文件,按提示安装Ollama。 如C盘空间充足,请无视可选步骤1.1,如并非十分充足,则可参考可选步骤1.1内容。 可选步骤1.1 更改Ollama模型下载路径 ...