主要分为LLMChain,Sequential Chains,Router Chain,其中LLMChain是最基本的chain它简单的组合了LLM和promt, Sequential Chains主要包含SimpleSequentialChain和SequentialChain,对于SimpleSequentialChain来说它只是简单的将多个LLMChain串联在一起,前一个chain的输出是后一个chain的输入,所以总体上来说SimpleSequentialChain只有...
该模块让你能够将LLM与你的数据结合使用 4、 Chains 通过该模块,LangChain提供了Chain接口。你可以使用该接口创建一个调用序列,将多个模型或提示词组合在一起。 5、 Agents 该模块引入了Agent接口。所谓智能体,就是一个可以处理用户输入、做出决策并选择适当工具来完成任务的组件。它以迭代方式工作,采取一系列行动,...
2.2.1 名词解释 Chains:Chains是一种将多个代理连接在一起的工具,以实现复杂的任务。Chains可以包含多个代理,每个代理都执行一个特定的任务,并将结果传递给下一个代理。Chains还可以与Prompts、Indexes和Memory一起使用,以实现更复杂的任务。 2.2.2 功能 chain将 LLM 与其他信息源或者 LLM 给连接起来,比如调用搜索 ...
4. 如何使用 LangChain 要使用 LangChain,开发人员首先要导入必要的组件和工具,例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来 创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。 5. LangChain 支持哪些功能 针对特定文档的问答:根据给定的文档回答问题,使用这些文档中的信息来创建答案。 聊...
链(Chains):将组件组合实现端到端应用。 记忆(Memory):用于链的多次运行之间持久化应用程序状态; 代理(Agents):扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列; 回调(Callbacks):扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列; 认识开发LLM应用的整体流程
# 导入LLMChain并定义一个链，用语言模型和提示作为参数。from langchain.chains import LLMChainchain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)# 只指定输入变量来运行链。print(chain.run("autoencoder"))除此之外，顾名思义，我们还可以把这些链连起来，创建更大的组合。比如，我可以把一个链的结果传递给另一个...
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) 下面我们以具体示例分别阐述下 Chat Modals, Embeddings, LLMs。 2.1.1. 聊天模型 LangChain 为使用聊天模型提供了一个标准接口。聊天模型是语言模型的一种变体。虽然聊天模型在内部使用语言模型,...
2.4. Chains(链) 链允许我们将多个组件组合在一起以创建一个单一的、连贯的任务。例如,我们可以创建一个链,它接受用户输入,使用 PromptTemplate 对其进行格式化,然后将格式化的响应传递给 LLM。另外我们也可以通过将多个链组合在一起,或者将链与其他组件组合来构建更复杂的链。
1.2 能力层:Chains、Memory、Tools 如果基础层提供了最核心的能力,能力层则给这些能力安装上手、脚、脑,让其具有记忆和触发万物的能力,包括:Chains、Memory、Tool三部分 1.2.1 Chains:链接 简言之,相当于包括一系列对各种组件的调用,可能是一个 Prompt 模板,一个语言模型,一个输出解析器,一起工作处理用户的输入,...
LangChain提供了各种不同的组件帮助使用LLM,如下图所示,核心组件有Models、Indexes、Chains、Memory以及Agent。 2.1 Models LangChain本身不提供LLM,提供通用的接口访问LLM,可以很方便的更换底层的LLM以及自定义自己的LLM。主要有2大类的Models: 1)LLM:将文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型,类似OpenAI的...