PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI import os ## prompt 选择器示例 openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo
例如,让我们考虑使用 Google Generative AI 嵌入模型 embedding-001 进行的嵌入(关于 Google Generative AI 嵌入模型的更多详细信息,你可以参考 LangChain 官方文档中的指南:https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/google_generative_ai)。 fromlangchain_google_genaiimportGoogleGenerativeAIEmbeddi...
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师...
import langchain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.cache import SQLiteCache # 设置语言模型的缓存数据存储的地址 langchain.llm_cache = SQLiteCache(database_path=".langchain.db") # 加载 llm 模型 llm = ChatOpenAI() # 第一次向模型提问 result = llm.predict('tell me a ...
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。
LangChain是一个框架,旨在简化使用大型语言模型(LLM)创建应用程序的过程。它提供了许多功能,可以更轻松地使用LLM,例如: 用于加载和使用LLM的简单API 许多开箱即用的预训练LLM 用于微调LLM的各种工具 支持各种任务,例如聊天机器人、问答和文本生成 LangChain是开源的,可在GitHub(https://github.com/langchain-ai/lang...
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】 ...
导读随着LLM的技术发展,其在业务上的应用越来越关键,通过LangChain大大降低了LLM应用开发的门槛。本文通过介绍LangChain是什么,LangChain的核心组件以及LangChain在实际场景下的使用方式,希望帮助大家能快速上手LLM应用的开发。
1. 前言 LangChain是一个用来构建LLM应用的开源框架,主要是为基于大语言模型的应用提供一系列的构建工具包。这个短课程的主要内容有: 模型、提示和解析器:调用LLM,提供提示并解析响应。 LLM的记忆:用于存储对话和管理有限上下文空间的记忆。 链式操作:创建操作序列。
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。