一、认识 LangChain LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 它提供了一套工具、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过程。 数据感知 (Data-aware):将语言模型连接到其他数据源 智能体化 (Agentic):允许语言模型与其环境交互。 Prompt Temp
CHATGPT以来,Langchain 可能是目前在 AI 领域中最热门的事物之一,仅次于向量数据库。 它是一个框架,用于在大型语言模型上开发应用程序,例如 GPT、LLama、Hugging Face 模型等。 它最初是一个 Python 包,但现…
LangChain 的作者是 Harrison Chase,最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目,在GitHub上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学,如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO,这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道,人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后,再...
# 导入OpenAI的聊天模型,及消息类型 from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import ( AIMessage, HumanMessage, SystemMessage ) # 初始化聊天对象 chat = ChatOpenAI(openai_api_key="...") # 向聊天模型发问 chat([HumanMessage(content="Translate this sentence from English t...
一、LangChain介绍?LangChain是一个开源的框架，它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来。它提供了Python或JavaScript（TypeScript）的包。你可能知道，GPT模型是用到2021年的数据训练的，这可能会有很大的局限性。虽然这些模型的通用知识很棒，但是如果能让它们连接到自定义的数据和...
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核心组件 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模板后进行模板加载,加载阶段会将产物转换为视图树的结构,转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值,通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定,完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染,最终将目标页面展...
LangChain与大模型交互的核心模型-LLM LLM（语言逻辑模型）是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入，调用不同的大...
加载的文档通常会比较大,为了更高效地处理和检索,我们需要将文档分割成更小的段落或句子。LangChain 提供了便捷的文本分割工具,可以按句子、块长度等方式分割文档。 fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( ...
总体来说,LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 ...