为了克服这一弱点,除了其他方法,可以将 LLM 集成到一个系统中,使其能够调用工具:这样的系统称为 LLM 代理。 在本文中,我们解释了 ReAct 代理的工作原理,然后展示了如何使用 ChatHuggingFace 类在 LangChain 中构建它们。最后,我们对比了几个开源 LLM 与GPT-3.5和 GPT-4。 什么是代理? LLM 代理的定义很广泛:LL...
今天我们将深入探讨使用LangChain和Pinecone创建基于文档的问答系统的过程,利用最新的大文本语言模型(LLMs),如OpenAI GPT-4和ChatGPT。 LangChain 是一个强大的框架,专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计,而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库,用于构建高性能的向量搜索应用程序。我们的用例重点是在特定的文档上回...
from langchain.chains import LLMChain chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) chain.run("剩余...
在LangChain框架中，开发者可以使用各种编程语言和工具，如Python、Rust、Go等。这些语言和工具可以与LangChain的API进行交互，从而实现端到端的自动化语言处理。具体来说，开发者可以使用LangChain的API来加载预训练的LLMs模型，对输入的文本进行分类、命名实体识别等操作，并将结果返回给用户。除了API之外，LangChain还...
本教程将深入探讨LLMs在LangChain中的作用,以及如何利用提示工程优化LLMs的性能。一、LLMs的工作原理LLMs是一种深度学习模型,通过对大量文本数据的学习,能够理解和生成自然语言文本。LLMs通常包含数亿甚至数十亿的参数,使其能够处理复杂的语言任务,如文本分类、摘要生成、对话系统等。其工作原理主要涉及两个步骤:编码...
Langchain 的 PromptTemplate 对象,我们可以规范化这个过程,添加多个参数,并以面向对象的方式构建提示。 这些都是 Langchain 提供的帮助我们处理提示的重要优势之一。 Few Shot 提示模板 LLMs 的成功来自于它们的大规模和在模型训练期间通过学习来存储“知识”的能力。然而,还有其他一些向 LLMs 传递知识的方法。主要方...
本文将对Semantic Kernel和LangChain两款LLMs应用开发框架进行比较,以便读者能够更好地理解它们的特性和适用场景。 一、Semantic Kernel框架 Semantic Kernel是一个基于LLMs的应用开发框架,旨在通过提供一系列工具和功能,帮助开发人员快速构建高性能、可扩展的LLMs应用。该框架支持多种编程语言,如Python、Java等,并提供了...
而这场大规模的 AI 之战恰好为 LLMs 技术突破奏响了序曲。LangChain 的加入则成为此番技术演进的新高潮点,它凭借其开源特性及强大的包容性,成为 LLMs 当之无愧的【奥德赛】。 (本文首发于 The Sequence,链接为 https://thesequence.substack.com/p/guest-post-how-to-enhance-the-usefulness) ...
LangChain 是一个旨在通过组合性来构建 LLMs 应用程序的库。它可以帮助开发者快速将 LangChain 应用程序部署到生产环境,同时提供了统一的开发平台,用于构建、测试和监控LLM应用程序。该项目主要功能包括:管理 prompt、处理 chains 序列调用、数据增强生成、代理决策制定与执行以及记忆持久化等多个方面,并且还提供了新型...
在LangChain框架中,开发者可以使用各种编程语言和工具,如Python、Rust、Go等。这些语言和工具可以与LangChain的API进行交互,从而实现端到端的自动化语言处理。具体来说,开发者可以使用LangChain的API来加载预训练的LLMs模型,对输入的文本进行分类、命名实体识别等操作,并将结果返回给用户。