大模型链在智能体构建中扮演着核心角色，它不仅能够处理复杂的输入，生成精确的模型提示，还能够通过链连接点与其他组件灵活地集成，构建出功能强大的智能体。6.结语 大模型链是人工智能体构建中的一个强大工具，它通过精心设计的输入和配置项，以及灵活的链连接点，使得智能体能够处理复杂的任务，并提供准确的输出。...
chain_one = LLMChain(llm=llm, prompt=first_prompt) # prompt template 2 second_prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "为下面的公司写50个字的描述:{company_name}") # chain 2 chain_two = LLMChain(llm=llm, prompt=second_prompt) overall_simple_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain_...
2.4.1. LLMChain LLMChain 是一个简单的链,它围绕语言模型添加了一些功能。它在整个 LangChain 中广泛使用,包括在其他链和代理中。它接受一个提示模板,将其与用户输入进行格式化,并返回 LLM 的响应。 from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain prompt_template = "What is a good name for a c...
LangChain 库预先为决策者提供了丰富的工具,例如,Bing 和 Google 可用于搜索,Python REPL 可作为执行环境,Wikipedia 和 Wolfram Alpha 可用于查询等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain.agentsimportload_tools from langchain.agentsimportinitialize_agent from langchain.agentsimport...
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。
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
在人工智能领域的不断发展中,语言模型扮演着重要的角色。特别是大型语言模型(LLM),如 ChatGPT,已经成为科技领域的热门话题,并受到广泛认可。在这个背景下,LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现,为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 Lan
from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate import os openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] # 使用 openAi 模型 llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=openai_api_key) # 模版格式 template = "我像吃{value}。我应该怎么做出来?" # 构建...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。 起源:CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次...
使用Langchain 创建 LLM,模型选择gpt-3.5。 llm = ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo',temperature=0) 1. 创建ConversationChain 对象 创建一个ConversationChain对象,传入之前创建的llm对象,设置 verbose 为True(表示输出详细的调试信息),并使用ConversationBufferMemory作为记忆储存。