模型(Models): 在LangChain 中,“models” 模块是非常重要的部分,它包含了用于不同自然语言处理任务的各种模型。以下是 LangChain 中可用的模型类型: a. LLMs(大型语言模型): LLMs是先进的AI模型,能够理解和生成类似人类的文本。这些模型以提示作为输入,并生成相应的输出。它们经过大量数据训练,可以提供确定性和...
使用LangChain 运行代理 from langchain_community.llms import HuggingFaceHub from langchain_community.chat_models.huggingface import ChatHuggingFace llm = HuggingFaceHub( repo_id="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", task="text-generation", ) chat_model = ChatHuggingFace(llm=llm) 使用react代理 from langcha...
使用Langchain ChatOpenAILangchain 的ChatOpenAI类是对 OpenAI SDK 的封装,可以更方便调用。这里展示了如何使用 ChatOpenAI 类来调用 GLM-4 模型。 from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage import os os.environ["ZHIPUA...
实际上Chat models的底层还是LLMs,只不过在调用方式上有些变化。 简单使用LLMs 什么是LLMs呢?LLMs是Large Language Models的简称,也就是我们常说的大语言模型。 对于langchain来说,它本身并不提供大语言模型,它只是一个中间的粘合层,提供了统一的接口,方便我们对接底层的各种LLMs模型。 langchain除了可以对接OpenAI...
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)
什么是LLMs呢?LLMs是Large Language Models的简称,也就是我们常说的大语言模型。 对于langchain来说,它本身并不提供大语言模型,它只是一个中间的粘合层,提供了统一的接口,方便我们对接底层的各种LLMs模型。 langchain除了可以对接OpenAI之外,还可以对接Cohere, Hugging Face等其他的大语言模型。
langchain中的LLM模型使用介绍 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种,第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式,输入是text,输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容,每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式,也叫Chat models。这种模式下输入...
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text-davinci-003 2)Chat Models:由语言模型支持但将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息的模型。一般使用的Cha...
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)
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)