LangChain 为开发者们提供了方便，它 封装好了大量的 API 相关逻辑和代码实现，开发者们可以直接调用，大大加快了构建一个应用的 速度。有了 LangChain，做一个基于公司内部文档的问答机器人通常只需要两天，而直接 fork 别 人基于 LangChain 的代码构建个人的 Notion 问答机器人则只需要几个小时。针对大模型
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口,把LLMs相关的组...
大语言模型:基于LLM的应用开发框架「LangChain」最全指南 长弓PM 探索人工智能的边界 来自专栏 · 大语言模型(LLM)原理与应用 2 人赞同了该文章 目录 收起 一、LangChain框架简介 1、 Models 2、 Prompts 3、 Indexes 4、 Chains 5、 Agents 6、 Memory 二、 LangChain框架的突出功能 1、动态提示词 2...
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行LLMs(大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师的...
1.1 LangChain框架发展历程# 从功能发展上来看: LangChain第一个版本在2022年10月发布。 提供了基础的提示词(Prompt)管理功能。 将工具(Tool)与语言模型结合,支持调用外部 API。 支持记忆(Memory)模块,用于对话场景的上下文管理。 2023年快速发展,成为LLM应用开发的主流框架之一。
LangChain与大模型交互的核心模型-LLM 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...
LangChain作为一个新兴的框架,旨在简化大模型应用的开发过程。它提供了一套工具和接口,帮助开发者将大模型无缝集成到各种应用场景中。通过LangChain,开发者可以更专注于业务逻辑的实现,而不必过多关注底层模型的复杂性。 😀安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
LangChain的Memory能力则提供了一种新的解决方案:直接利用模型的记忆能力来存储和更新上下文。 Memory是LangChain中用于存储和更新上下文的组件,它可以让语言模型记住之前的信息和状态。通过利用AI大模型的参数和数据容量,Memory能力将任何形式的数据转换为自然语言,并将其作为模型的输入或输出。这种方式简化了应用开发流程...
LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）...
基于Langchain开发并部署一个简单大模型应用 https://python.langchain.com/v0.2/docs/tutorials/llm_chain/ 在这个快速入门中,我们将向您展示如何构建一个简单的LLM应用程序。此应用程序将把英文翻译成其他语言。这是一个相对简单的LLM应用程序 - 它只是一个加上一些提示词的LLM调用。然而,这是开始使用LangChain的...