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为了通过LangChain与聊天模型交互,我们将导入一个由三个部分组成的模式:一个AI消息AIMessage,一个人类消息HumanMessage和一个系统消息SystemMessage。然后,我们将导入ChatOpenAI。 # import schema for chat messages and ChatOpenAI in order to query chatmodels GPT-3.5-turbo or GPT-4 from langchain.schema impor...
importosfromlangchain_openaiimportAzureChatOpenAIfromlangchain_core.messagesimportHumanMessageimportcfg# 我在这个文件里声明了环境变量model=AzureChatOpenAI(azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME"],openai_api_version=os.environ["AZURE_OPE...
以下是基于LangChain + DeepSeek + RAG的完整本地部署教程及实例演示。本教程将帮助你从零开始搭建一个本地化的检索增强生成(RAG)应用,结合 LangChain 框架和 DeepSeek 模型,实现文档处理、向量存储、模型调用等功能。 一、准备工作 1. 安装 conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,主要用于安装、管理和切换...
langchain-community:第三方集成。 合作伙伴包(例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等):一些集成已进一步拆分为自己的轻量级包,仅依赖于 langchain-core。 langchain:构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。 langgraph:通过将步骤建模为图中的边和节点,使用 LLM 构建健壮且有状态的多参与者应用程序。
本地部署开源大模型的完整教程:LangChain + Streamlit+ Llama,通过LangChain和Streamlit我们可以方便的整合任何的LLM模型,并且通过GGML我们可以将大模型运行在消费级的硬件中,mer。
一、LangChain与API接口调用简介 LangChain是一个基于自然语言处理技术的强大工具，它能够帮助开发者实现自动化的文本处理和任务执行。通过LangChain，我们可以将复杂的API调用过程简化为自然语言指令，从而轻松实现自动化操作。API接口调用则是指通过编程方式，向特定的API发送请求，并获取相应的响应数据。LangChain与API...
部署：LangServe允许将LangChain链作为REST API部署，方便应用程序的访问和使用。理解Agent和Chain Chain：在LangChain中，Chain是指一系列按顺序执行的任务或操作，这些任务通常涉及与语言模型的交互。Agent：Agent是LangChain中更为高级和自主的实体，负责管理和执行Chain。LangChain的部署配置全流程 环境准备：配置环境...
langchain PyMuPDF chromadb sentence-transformers llama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤2. 读入文件处理并导入数据库 首先我们要将外部信息处理后,放到 DB 中,以供之后查询相关知识,这边的步骤对应到上图框起来的部分,也就是橘色的 1. 文本拆分器 和 2. embedding。