pip install langchain-community langchain-community 是什么? 朗链社区包含实现朗链核心中定义的基本接口的第三方集成,使它们可以在任何朗链应用程序中随时使用。参考API langgraph langgraph是 langchain 的扩展,旨在通过将步骤建模为图中的边和节点,使用LLM构建健壮且有状态的多参与者应用程序。 LangGraph 公开了用...
LangChain 支持内置的 Tavily 工具、支持 DashScopeEmbeddings 工具、支持自定义函数工具。 from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults search = TavilySearchResults(max_results=1) from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_community.vectorstores i...
langchain-community:由社区维护的第三方集成。 langgraph:编排框架,用于将 LangChain 组件组合成具有持久化、流式处理和其他关键功能的生产就绪型应用程序。请参阅 LangGraph 文档。 新兴LLM 技术栈 大语言模型技术栈由4个主要部分组成: 数据预处理流程(data preprocessing pipeline) 嵌入端点(embeddings endpoint )+向...
LangChain 是一个用于开发由大型语言模型(Large Language Models,简称LLMs)驱动的应用程序的框架。 它提供了一个灵活的框架,使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序,这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。 这个框架由几个部分组成。 LangChain 库:Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和...
所以,在学习LangChain也是应运而生。本文将根据个人亲身经历,详细介绍LangChain的概念以及使用案例,主要是使用了他的智能问答。 何为LangChain LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、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...
最近在群里讨论到同步与异步处理的差异,及如何实现异步化提高效率,特别是在网络请求和大规模数据处理场景下,分享一下LangChain同步转异步的处理方案: 以Embeddings模块为例,除了提供embed_documents函数外,还要提供其对应的async embed_documents函数,在这里,langchain使用run_in_executor来实现同步转异步。 Link: github...
from langchain_community.graphs.graph_document import ( Node as BaseNode, # 导入BaseNode类并重命名为Node以避免与下面的Node类冲突 Relationship as BaseRelationship, GraphDocument, ) from langchain.schema import Document from...
Python310\Lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\pebblo.py pwd.getpwuid(file_owner_uid).pw_name 遇到了: 这个错误表明Python无法找到名为的模块。模块通常在Unix和类Unix系统(如Linux和macOS)中可用,但在Windows系统中并不可用。 ===问题需求=== ...
!pip install openai langchain_community langchain_openai langgraph 接下来，导入必要的库并通过连接到您的 OpenAI API 密钥来设置您的环境：import osfrom typing import Listimport openaifrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderfrom langchain_core.runnables import chainfrom ...