在今年的报告中,通过深入探究大模型应用开发平台LangSmith产品的使用模式,LangChain团队揭示出人工智能生态系统以及人们构建大型语言模型应用的方式是如何演变的。 LangChain团队在报告中指出,随着用户在LangSmith中进行追踪、评估和迭代,他们观察到了几个显著的变化,其中包括开源模型采用率的急剧上升,以及从以检索工作流程为...
通过pydantic我们可以轻松定义函数描述对象的类,然后使用langchain的convert_pydantic_to_openai_function方法将其转换成openai所需要的格式,如果不使用pydantic我们必须手动创建openai的函数描述对象,这将是非常低效且繁琐的工作。
二、 Langchain SDK 使用 2.1安装 Langchain SDK 首先需要安装 Langchain 和 对应的依赖包,请确保 langchain_community 的版本在 0.0.32 以上。 打开PyCharm终端安装命令: pip install langchain langchainhub httpx_sse 2.2使用 Langchain ChatOpenAI Langchain 的ChatOpenAI类是对 OpenAI SDK 的封装,可以更方便...
一、LangChain官网的解释 二、两者的选择 三、LangChain中ChatOpeAI和OpenAI支持的模型 四、使用方法 五、其他 在学习LangChain的过程中,我遇到了一些疑惑。在官方示例中,我发现有些地方使用的是OpenAI模型,而在其他一些地方却使用了ChatOpenAI模型。 我理解,不同的模型可能具有不同的功能和优化点,但具体到OpenAI与...
将LangChain 代码转换为流结构 配置连接、输入和输出 后续步骤 LangChain 集成的优势 我们认为 LangChain 和提示流集成是一个强大的组合,可帮助你轻松生成和测试自定义语言模型,尤其是当你可能想要使用 LangChain 模块来开始生成你的流,然后使用我们的提示流轻松缩放试验来进行批量测试、评估,再最终部署时。
OpenAI和LangChain就是其中的两个佼佼者,分别在人工智能和自然语言处理领域展现了卓越的性能。将它们集成在一起,您可以构建一个功能强大、智能对话的AI系统。本文将为您提供将OpenAI与LangChain集成的终极指南,帮助您充分发挥两者的潜力。 一、OpenAI与LangChain简介 OpenAI是一个非营利性的人工智能研究组织,致力于推动...
这里主要说一个 langchain的使用 创建一个目录 langchain ,在这个目录下创建两个文件 main.py 这段python代码,用到了openAI,需要openAI及FQ。这里只做为示例 # -*- coding: utf-8-*-fromlangchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
LangChain 是一个强大的库,它提供了一系列工具和模块,帮助开发者利用大型语言模型(LLM)进行各种自然语言处理任务。LangChain支持多种LLM,包括OpenAI的GPT系列。 OpenAI 是人工智能领域的领先公司,其GPT模型(如GPT-3.5-turbo)在文本生成、问答和对话系统等方面表现出色。这些模型能够理解和生成自然语言文本,非常适合用于...
从langchain.llms模块导入AzureOpenAI类,用于创建一个使用AzureOpenAI的语言模型port necessary libraries # 导入需要的库import openai# 导入openai库,用于调用openai的apiimport pandas as pd# 导入pandas库,用于处理数据表格from langchain.agents import create_csv_agent# 从langchain.agents模块导入create_csv_agent...
为了将LangChain与OpenAI连接,你可以按照以下步骤进行操作: 获取OpenAI的API密钥: 首先,你需要在OpenAI平台上创建一个API密钥。这个密钥将用于在LangChain中配置与OpenAI的连接。 安装并导入LangChain库: 你需要确保已经安装了LangChain库。如果没有安装,可以使用pip进行安装: bash pip install langchain 然后,在你的...