invoke:把输入转换为输出,即调用函数; batch:并行计算; stream:流式处理; 每一种 Runnable 对象,都已经预置了自身的输入类型和输出类型,即 invoke() 函数的输入和输出。可以通过成员函数 get_input_schema / get_input_jsonschema、get_output_schema / get_output_jsonschem
fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.llms.loadingimportload_llmllm=load_llm("llm.yaml") 1.7 流式输出 一些LLM提供流式输出,langchain同样支持。想要实现流式输出,需要新建CallbackHandler 类继承 on_llm_new_token 。这里调用StreamingStdOutCallbackHandler。 fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.ca...
共筑未来梦无边。 高级使用(流式输出) fromlangchain_core.callbacks.managerimportCallbackManagerfromlangchain_core.callbacks.streaming_stdoutimportStreamingStdOutCallbackHandler messages = [ AIMessage(content="Hi."), SystemMessage(content="你的角色是一个诗人."), HumanMessage(content="用七言绝句的形式写...
这里的SystemMessage和HumanMessage也是 langchain 提供的工具类用于构造消息 解析大模型返回的流式数据输出到终端 import{HumanMessage,SystemMessage}from'@langchain/core/messages'asyncrunInputLoop(){constprompt=awaitthis.prompt('请输入 prompt\n > ')returnnewPromise((resolve)=>{//...rl.on('line',async(...
客户端逐步接收并处理数据块:客户端持续监听流式响应,接收每个数据块并实时处理或呈现。 连接关闭:服务器在生成完毕后关闭连接,客户端停止接收数据。 这种方式特别适合用于大语言模型的文本生成任务,因为大规模模型生成的内容可能会很长,逐步输出可以改善用户的等待体验。
self.tokens.append(token)# 实现流式响应awaitself.handle_stream_response(token) 1.3 API调用成本 API成本是企业级应用必须严密控制的关键因素: 成本构成 GPT-3.5:输入约$0.0015/1K tokens,输出约$0.002/1K tokens GPT-4:输入约$0.03/1K tokens,输出约$0.06/1K tokens ...
构建链：用于处理输入数据并产生所需输出，涉及提示模板、模型和输出解析器的使用。检索链：结合检索相关文档和将这些文档组合为单个输入传递给语言模型，以增强模型的响应能力。会话检索链：考虑对话历史上下文，支持流式响应，提升对话交互体验。智能体应用：允许语言模型自主决定执行哪些操作来完成特定任务，...
链用于处理输入数据并产生所需输出，通常涉及提示模板、模型和输出解析器的使用。检索链结合了检索相关文档和将这些文档组合为单个输入传递给语言模型的过程，旨在增强模型的响应能力。会话检索链考虑对话历史上下文、重写查询、组合检索文档和对话历史，支持流式响应。智能体应用允许语言模型自主决定执行哪些操作...
response, _ = self.model.chat(self.tokenizer , prompt) # 这里演示未使用流式接口. stream_chat() return response llm = chatGLM(model_name="THUDM/chatglm-6b") prompt = "你好" response = llm(prompt) print("response: %s"%response) “”“ ...
response, _ = self.model.chat(self.tokenizer , prompt) # 这里演示未使用流式接口. stream_chat() return response llm = chatGLM(model_name="THUDM/chatglm-6b") prompt = "你好" response = llm(prompt) print("response: %s"%response) “”“ ...