进行向量化的第一步是对大段文本进行切分,LangChain 提供了RecursiveCharacterTextSplitter工具,其中需要两个参数:每个块有多大(chunksize)和每个块有多少重叠(chunkoverlap)。 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=400, chunk_overla...
方案:LangChain + ChatGLM,GitHub - chatchat-space/Langchain-Chatchat 整体流程: 本地文档通过Loader读入 利用文档分割器对其文字进行分割,不然文字太长无法输入llm 利用Embedding Model(直接利用Huggingface下载相关词嵌入模型)对分割后的文档chunk进行向量化操作 利用VectorStore(可以选择Chroma或者FAISS作为DB)对向量...
Learn to build AI applications using the OpenAI API. Start Upskilling For Free If you're captivated by the transformative powers of Generative AI and LLMs, this tutorial is perfect for you. Here, we explore LangChain - An open-source Python framework for building applications based on Large ...
LangChain 框架是一个开源工具,充分利用了大型语言模型的强大能力,以便开发各种下游应用。它的目标是为各种大型语言模型应用提供通用接口,从而简化应用程序的开发流程 二、LangChain核心组件 LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外...
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。
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...
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。
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。
from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate import os openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] # 使用 openAi 模型 llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=openai_api_key) # 模版格式 template = "我像吃{value}。我应该怎么做出来?" # 构建...
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。