三方组件集成:https://python.langchain.com/docs/integrations/platforms/ 官方应用案例:https://python.langchain.com/docs/use_cases 调试部署等指导:https://python.langchain.com/docs/guides/debuggin langchain v0.2升级 langchain v0.2导入方式发生了变化,具体模块可以参考以下API文档 https://api.python.lan...
fromlangchain_ollamaimportChatOllama# 初始化Ollama LLM,注意需要后台开启ollama服务model_name="qwen2.5:latest"llm=ChatOllama(model=model_name)response=llm.invoke("张三25岁,并且有168厘米")print(response.content)response=llm.invoke("李四28岁,并且有172厘米")print(response.content) 好的,根据您提供的信...
以下是智能体使用例子: fromlangchain.agentsimportload_tools,initialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain_community.tools.tavily_searchimportTavilySearchResultsfromlangchain_ollamaimportChatOllama# 初始化Ollama LLM,注意需要后台开启ollama服务model_name="qwe...
[1] https://levelup.gitconnected.com/autogen-langchian-rag-function-call-super-ai-chabot-3951911607f2 [2] https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-enabling-next-generation-large-language-model-applications/ [3] https://github.com/microsoft/autogen [4] https://pyt...
本文将为大家详细介绍Langchian-ChatGLM的安装部署过程,帮助大家快速上手并应用于实际场景中。 一、环境准备 在安装Langchian-ChatGLM之前,我们需要确保具备以下环境: 硬件要求:一台具有足够计算能力的计算机,推荐使用具有至少4GB内存和2核处理器的计算机。如果条件允许,使用支持CUDA的GPU设备可以加速训练和推理过程。
在langchian中使用本地大模型llama3.1 LangChain是一个开源框架,旨在帮助开发者构建基于大语言模型(LLMs)的应用程序。可以在创建复杂的多步骤任务时,如问答系统、聊天机器人、文档处理和知识库查询等场景使用。 安装依赖环境 pip install langchain pip install -U langchain-ollama ...
langchian中的提示词 langchian提供了几个提示词模板,可以自定义提示词模板 Plain Text 收起 from langchain.prompts import ( ChatPromptTemplate, PromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, AIMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ) from langchain.schema import ( AIMessage, HumanMessage, Syst...
在实际应用中,Langchian-ChatGLM模型可以应用于自然语言处理、对话系统等领域。通过与具体业务场景的结合,可以实现更加智能化、高效化的服务和产品。例如,在智能客服领域,使用Langchian-ChatGLM模型可以提升客服系统的回复准确率和响应速度,提高客户满意度;在智能推荐领域,该模型可以帮助推荐系统更好地理解用户需求和意图,...
执行结果演示 完整代码 完整代码在githhub搜qq31682216/chatgpt_all 小结 以上就是我在配置并使用LangChian实现一个简易聊天机器人分享,希望可以帮到各位!欢迎关注或发私信与我共同讨论更多大模型领域知识~
【RAG入门教程02】Langchian的Embedding介绍与使用 Embedding介绍 词向量是 NLP 中的一种表示形式,其中词汇表中的单词或短语被映射到实数向量。它们用于捕获高维空间中单词之间的语义和句法相似性。 在词嵌入的背景下,我们可以将单词表示为高维空间中的向量,其中每个维度对应一个特定的特征,例如“生物”、“猫科动物”...