在人工智能体的可视化编排流程中,大模型链(LLMChain)是一个关键组件,它允许我们将多个输入转化为模型提示,并支持进一步格式化输出。本文将详细探讨大模型链的连接点、配置项以及其在智能体构建中的作用。1.大模型链的输入连接点 大模型链具有两个主要的输入连接点:1.模型:这是执行智能体功能的AI模型,可以是...
pip install langchain 导入LLMChain库:在代码中导入LLMChain库: python from langchain import LLMChain 导入LLM模型:你需要使用OpenAI或其他LLM模型的API,将模型导入到LLMChain中。你可以使用以下代码将OpenAI模型导入到LLMChain中: python from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI({ "temperature": 0.5, ...
api_key = "OPENAI_API_KEY from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI(model_name = 'text-davinci-003', max_tokens = 2048, temperature = 0.5) multiply_prompt = PromptTemplate(template = '请计算...
所以LLM 的作用,用下面这个图就可以标示清楚了,无需多说: Prompt -> LLM -> 续写/回答 LangChain 的 LLM 基类叫BaseLanguageModel,基本就是对大语言模型做了一个封装。所有 LLM 中,有续写类,补全类,翻译类等等,目前又以聊天类最为火爆,有一个子类叫BaseChatModel用以总结聊天类 LLM。在 LangChain,OpenAI ...
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( ...
LangChain:是一个开源框架,它提供了一套组件和接口,可以简化搭建端到端大模型应用程序的过程。 ChatGLM:是一种基于 LLM 大型语言模型的对话生成系统,功能类似于 ChatGPT,可以用于回答用户的问题、提供信息、进行闲聊等。我们的方案中 ChatGLM 采用本地部署方式,同时采用 API 的方式来调用。 腾讯云向量数据库:用于存...
output=llm_chain.run(question) 红色部分是标准Transformers(第3、5行)库在huggingface_pipeline中的调用方式,绿色部分为Optimum-intel(第4、6行)的调用方式,可以看到我们仅仅只需修改两行代码就可以把 LangChain 原生的 LLM 任务,通过 OpenVIN 进行加速,并且Optimum-intel提供的 API 也支持将 LLM 部署到不同的硬...
了解如何将 LangChain 集成到应用程序开发工作流程中并利用其 API。 深入了解 Langchain 可以做什么。 使用Langchain 与各种 LLMs 进行互动。 使用LLM 创建对话式聊天机器人。 深入了解使用 langchain 微调 LLM 的含义。 目录 介绍 什么是LLMs? LangChain介绍 ...
1.2 刚入门怎么去使用langChain 提示词构建,模型的调用和输出解析 熟悉langChain的一大特性,链式调用,LangChain 表达式语言 (LCEL) 使用LangServe 部署您的应用程序 参考: 官方文档:https://python.langchain.com/v0.2/docs/tutorials/llm_chain/#jupyter-notebook ...
LangChain 是一个强大的程序框架,它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。它直接与 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-3.5 模型以及 Hugging Face 的开源替代品(如 Google 的 flan-t5 模型)集成。除此之外,它还提供了一套工具、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...