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...
在开始使用LangChain之前,我们首先需要安装它。安装过程非常简单,只需通过pip命令即可完成: pip install langchain 此命令将自动下载并安装LangChain及其依赖项。安装完成后,您就可以开始在项目中使用LangChain了。 第二部分:设置开发环境 为了顺利使用LangChain和Ollama,首先需要确保您的开发环境已正确配置。这一步是成...
Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
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() ...
目标:使用LangChain调用Ollama进行对话 Ollama官网: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 使用LangChain调用Ollama: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 源代码在: https://github.com/SummerFireWork/LLM...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...
使用Langchaingo 调用 Ollama 的 DeepSeek 模型。 将用户输入发送到模型,并将模型的响应显示在RichText控件中。 四、实现代码 packagemainimport("context""fmt""strings""fyne.io/fyne/v2""fyne.io/fyne/v2/app""fyne.io/fyne/v2/container""fyne.io/fyne/v2/widget""github.com/tmc/langchaingo/llms/o...
# 根据原始模板创建LangChain提示模板 prompt = PromptTemplate.from_template(template) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 用Ollama部署本地模型 参考官方文档配置封装得很好了。代码如下: from langchain_ollama.llms import OllamaLLM model = OllamaLLM(model='qwen2.5:3b') ...
上链接 https://github.com/langchain-ai/langchain 到此为止,其实万事俱备,我们就是要通过ollama+langchain+通义千问搞一把自己的大模型。 安装ollama 下载并安装 现在官网其实没有那么多乱七八糟的,直接一进去就是一个下载按钮,点就是了 点进去下载安装包,即可mac,linux,windows都行 ...
如何透過 Golang 連接 Ollama 並且串接 LangChain 接下來就開始吧! 什麼是 Ollama Ollama是一個相當方便的工具,以往需要在本地端使用 llama 的話需要有以下的步驟: 到Meta AI 申請下載 link 透過LLAMA.cpp把 LLAMA2 的 model 去轉換過後,讓你在 Mac OSX 上面可以執行並且讀取。 (當然還有做 Quantization, ...