检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式,LangChain 约定检索器组件至少有一个方法 get_relevant_texts,这个方法接收查询字符串,返回一组文档。下面是一个简单的列子: from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.i...
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…
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、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 数据连接(Data connection):与特定应用...
LangChain工具(ibm.com 外部链接)是一组功能,使 LangChain 代理能够与现实世界的信息进行交互,以扩展或改进可以提供的服务。著名的 LangChain 工具示例包括: Wolfram Alpha:提供强大的计算和数据可视化功能,实现复杂的数学功能。 Google 搜索:提供 Google 搜索访问权限,为应用程序和代理提供实时信息。 OpenWeatherMap:获...
前话:最近基于LLM的AIGC应用涌现,大家都在探索如何快速利用LLM去构建自己业务领域的应用。我们早前做了LLM应用框架这方面的一些调研,发现有一款LLM开发框架Langchain在开源社区异常火爆,短短5个月的时间已经达2w+star。于是我们针对该框架做了系统性的调研梳理,并沉淀
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...
LangChain 是一个开源的应用开发框架，旨在将大型语言模型（LLM）与开发者现有的知识和系统相结合，以提供更智能化的服务。具体来说，LangChain 可以帮助开发者f轻松地管理与 LLM 的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。此外，LangChain 还提供了多种工具、组件和接口，以简化创建由...
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过程...
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...