安装LangChain API密钥 提示:管理 LLM 输入 链(Chain):将 LLM 与其他组件相结合 索引:访问外部数据 代理:访问其他工具 总结 自ChatGPT 发布以来,大型语言模型 (LLM) 广受欢迎。尽管您可能没有足够的资金和计算资源从头开始训练 LLM,但您仍然可以使用预训练的 LLM 来构建一些很酷的东西,例如: 可以根据您的数据...
二. Langchain支撑LLM的应用 2.1 支持多种LLM 无论是国外的GPT4、LLaMa,还是国内的ChatGLM、Baichuan,都支持调用api和huggingface模型的使用,下面主要介绍HF模型的下载使用。 from huggingface_hub import snapshot_download from langchain.llms.base import LLM # 指定下载目录(在当前文件夹下) snapshot_download(...
Langchain通过chain将各个组件进行链接,以及chain之间进行链接,用于简化复杂应用程序的实现。其中主要有LLMChain、Sequential Chain以及Route Chain。 2.3.1 LLMChain 最基本的链为LLMChain,由PromptTemplate、LLM和OutputParser组成。LLM的输出一般为文本,OutputParser用于让LLM结构化输出并进行结果解析,方便后续的调用。 图5...
# 导入LangChain的LLM基类from langchain.llm import LLM# 定义一个自定义的LLM类，继承自LLM基类classCustomLLM(LLM):# 初始化方法，接受一个参数n，表示返回的字符数def__init__(self, n):# 调用父类的初始化方法 super().__init__()# 将n赋值给self.n self.n = n# 实现_call方法，接受一...
使用 Langchain 创建 LLM，模型选择 gpt-3.5 。llm = ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo',temperature=0)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。conversation = ...
初识langchain:LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程 1.大模型基础知识 大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)--思维链 Langchain会把上述流程串起来,通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统,负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 ...
初识langchain:LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程1.大模型基础知识大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)--思...
LangChain为两种类型的模型提供接口和集成: LLM:将文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型。 ChatModel:由语言模型支持将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息的模型。 大型语言模型(LLM)是LangChain的核心组件。LangChain不提供自己的LLM,而是提供了一个标准接口,用于与许多不同的LLM进行交互。
Langchain会把上述流程串起来,通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统,负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 LangChain优势 简化开发流程:LangChain提供了一系列组件和接口,帮助开发者快速构建复杂的语言模型应用,无需从零开始编写所有基础代码。这降低了开发门槛,加速了项目部署。
凭借其怪异的api和快速的工程设计,LLMs正在改变我们构建人工智能产品的方式。这就是为什么新的开发工具在 “LLMOpS” 一词下随处可见,其中一个新工具是LangChain(https://github.com/hwchase17/langchain)。 什么是LangChain? LangChain是一个框架,旨在通过为您提供以下内容来帮助您更轻松地构建LLM支持的应用程序:...