LangChain是一种基于区块链技术的去中心化人工智能语言模型协议。它通过区块链技术实现模型数据的分布式存储和共享,使得AI语言模型可以在全球范围内自由流通和使用。在Chatbot开发中,LangChain可以提供一种更加安全、可靠的数据交换机制,保护用户隐私的同时实现高效的模型训练和服务。使用LangChain的优势在于,它可以降低AI语言...
下面将LLaMA3接入LangChain。我们需要自定义 LLM 类,此后可以以完全一致的方式调用LangChain的接口,而无需考虑底层模型调用的不一致。 在/auto-tmp文件夹下创建文件langchain.ipynb,输入代码: from langchain.llms.base import LLM from typing import Any, List, Optional from langchain.callbacks.manager import C...
3、LangChain集成LLM 现在我们可以利用LangChain框架来开发使用llm的应用程序。 为了提供与llm的无缝交互,LangChain提供了几个类和函数,可以使用提示模板轻松构建和使用提示。它包含一个文本字符串模板,可以接受来自最终用户的一组参数并生成提示符。让我们先看几个例子。 没有输入参数的模板 多个参数的模板 下面我们可...
LangChain是一个由语言模型驱动的用于开发应用程序的框架。LangChain主要的两个能力是: ▪ Data-aware:将不同数据源接入到语言模型中 ▪ Agentic:允许语言模型和LangChain环境交互 LangChain的核心模块包括Models,Prompts,Chains,Indexes,Agents等 [1]。对于每一个模块,LangChain都提供了标准化的可拓展接口。 图1...
构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战,尤其是当我们在不同的框架(如Langchain和LlamaIndex)之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目,而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架,提供了更好的与各种平台的兼容性。 本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用,创建一个既可扩展又...
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
本文中,我将演示如何利用LLaMA 7b和Langchain从头开始创建自己的Document Assistant。 在过去的几个月里,大型语言模型(llm)获得了极大的关注,这些模型创造了令人兴奋的前景,特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。 大型语言模...
图1:LangChain部分模块 [2] 除了用LLM Wrapper可以接入众多的大模型(如 OpenAI、Cohere、Hugging Face),LangChain同时也通过VectorStore Wrapper接口集成了主流的向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Chroma等)来优化语义搜索。 LangChain能接入的数据类型涵盖了文本、PPT、图片、HTML、Pdf等非结构化文件。相较于传统数据库...
LangChain是一个工具,它支持大型语言模型与多种数据源的集成、定制化NLP管道的创建、模块化设计以及广泛的预训练模型使用。 数据连接 LangChain 实现了大型语言模型(LLM)与各类数据源的深度整合,包括: 数据库:使 LLM 能够连接至关系型数据库(例如MySQL、PostgreSQL)及NoSQL数据库(如MongoDB),实现数据的动态获取与存储...
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。