LangChain 目前支持的消息类型有 AIMessage、HumanMessage、SystemMessage 和 ChatMessage,其中 ChatMessage 接受一个任意的角色参数。大多数情况下,您只需要处理 HumanMessage、AIMessage 和 SystemMessage。 代码语言:javascript 复制 # 导入OpenAI的聊天模型,及消息类型 from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from l...
PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI import os ## prompt 选择器示例 openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo
检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式,LangChain 约定检索器组件至少有一个方法 get_relevant_texts,这个方法接收查询字符串,返回一组文档。下面是一个简单的列子: from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.i...
LangChain 是一个开源的应用开发框架，旨在将大型语言模型（LLM）与开发者现有的知识和系统相结合，以提供更智能化的服务。具体来说，LangChain 可以帮助开发者f轻松地管理与 LLM 的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。此外，LangChain 还提供了多种工具、组件和接口，以简化创建由...
LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型)
笔者认为 Langchain 作为一个大语言模型应用开发框架,解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 1.数据滞后,现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2.token 数量限制,如果让它对一个 300 页的 pdf 进行总结,直接使用则无能为力。
LangChain中的每种评估器类型都带有现成的实现和可扩展的API,允许根据独特的要求进行定制。这些评估器可以应用于 LangChain 库中的不同链和 LLM 实现。 LangChain中的赋值器类型: 字符串赋值器:这些赋值器评估给定输入的预测字符串,通常将其与引用字符串进行比较。
LangChain 是什么 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。
前话:最近基于LLM的AIGC应用涌现,大家都在探索如何快速利用LLM去构建自己业务领域的应用。我们早前做了LLM应用框架这方面的一些调研,发现有一款LLM开发框架Langchain在开源社区异常火爆,短短5个月的时间已经达2w+star。于是我们针对该框架做了系统性的调研梳理,并沉淀