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_...
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。...
api_key = "OPENAI_API_KEY from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI(model_name = 'text-davinci-003', max_tokens = 2048, temperature = 0.5) multiply_prompt = PromptTemplate(template = '请计算...
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 复制 from langchain.agentsimportload_tools from langchain.agentsimportinitialize_agent from langchain.agentsimportAgentType from langchain.l...
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...
LangChain 是一个强大的程序框架,它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。它直接与 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-3.5 模型以及 Hugging Face 的开源替代品(如 Google 的 flan-t5 模型)集成。除此之外,它还提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 ( LLM ) 和聊天模型提供支持的应用程序的...
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。
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。
大语言模型(LLM)LangChain介绍 LangChain是一个利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架,它的核心理念是为各种大语言模型应用实现通用的接口,简化大语言模型应用的开发难度,主要的模块示意图为: Index:提供了各类文档导入、文本拆分、文本向量化存储和检索的接口,导入的文档类型除常见的 word、excel、PDF、txt ...
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