1. 基本用法 示例1: 使用ChatOllama类直接调用本地模型: fromlangchain_ollamaimportChatOllamafromlangchain_core.messagesimportHumanMessage# 初始化 deepseek 模型deepseek=ChatOllama(base_url="http://localhost:11434",# deepseek 服务地址model="deepseek-r1:1.5b"# 模型名称(需提前下载))# 调用...
本节课讲述的是Ollama怎么能LangChain做个结合。 LangChain 则是一个用于构建基于语言模型的应用的框架。 Ollama 是一个开源的大语言模型部署工具。 两者结合起来能做啥? 简单点说,可以有几个方向:完善对话效果,调用tools,实现多模态应用,构建RAG知识库。 二、环境准备 1、创建带jupyterLab的conda环境 conda creat...
可以使用LangServe部署LangChain应用程序。 LangServe是LangChain的一个开源库,它使您基于链创建API服务器的过程更容易。LangServe为核心的LangChain表达式语言方法(如invoke、batch和stream)提供远程api。 运行以下命令进行安装: pip install "langserve[all]" fromtypingimportListfromfastapiimportFastAPIfromlangchain.llm...
总的来说,LangChain和Ollama的主要区别在于:LangChain是一个更广泛的应用开发框架,旨在帮助开发者构建复杂的大语言模型应用;而Ollama则更侧重于在本地环境中运行和管理大型语言模型。两者可以结合使用,例如在LangChain中调用通过Ollama在本地运行的模型,以实现更灵活和高效的AI应用开发。
LangChain 是一个用于开发由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序的框架。对于这些应用,LangChain 简化了整个应用生命周期:
下面这个代码会读网页的内容到docs里,可以替代上一节的docs = Document(page_content="langsmith can let you visualize test results")部分。 python fromlangchain_community.document_loadersimportWebBaseLoader loader = WebBaseLoader("https://bbs.csdn.net/topics/618378840") docs = loader.load() ...
实现了Langchain Chatchat对Ollama的支持 修改替换相关的文件,修改前先备份文件。 修改configs\model_config.py #本文将通过Ollama跑Qwen-14B,修改配置如下: #LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] LLM_MODELS = ["ollama"] ...
a) 基于ollama的langchain-chatchat服务启动成功,可以进行多功能对话,RAG对话和相关知识库管理,可以在知识库管理部分新建知识库添加文件。 b) 显存占用情况,使用大模型对话,Qwen2:7B占用不到5G显存,embedding模型占用1G多一些。 c) 测试各功能之后,其实主要还是使用LLM的chat功能以及对RAG的知识问答功能,有具体需求的...
npm i@langchain/community@langchain/core@langchain/langgraph@langchain/ollama nanoid zod // 该命令用于安装指定的npm包,包括@langchain社区、核心、langgraph、ollama、nanoid和zod。 项目结构: poc-ai/├──src/│├──ai/││├──agents/│││└──index.ts││├──llm-model/│││├──...
这是LLM实战笔记系列的第三篇,在之前的文章中,我们已经介绍了Ollama的简单部署,以及调用官方支持的模型完成简单的NLP任务。本文介绍如何使用Ollama部署非官方支持的的模型,并结合Langchain完成RAG的完整流程。…