Python Langchain Integrations Python version of Langchain integrations. Experimental approach. Contribution Fork the repo Copy .env.example to .env (ignored by Git) and insert your API keys Create a virtual environment and install the requirements To load OPENAI_API_KEY to environmental variables ins...
简单的装饰器 例: def decro(func): def fn(): print "before lanuching" return func() return fn 1. 2. 3. 4. 5. 在上面我们定义了一个函数的decro()函数,它首先返回了一个叫fn()的函数,而在decro的内部有 定义了fn()函数,fn()函数首先打印了"before lanuching",之后有又调用了函数func() >>...
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pip install -qU langchain-openai import getpass import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI(model="gpt-4") 选择gemini pip install -qU langchain-google-vertexai import getpass import os os.environ["GOOGLE_API_KEY"...
单独来看,语言模型无法采取行动 - 它们只能输出文本。LangChain的一个重要用例是创建代理。代理是使用LLM作为推理引擎的系统,用于确定要采取的行动以及这些...
pydeps的使用(langchain项目分析) pydeps在github上已经开源,参数如下: usage: pydeps [-h] [--debug] [--config FILE] [--no-config] [--version] [-L LOG] [--find-package] [-v] [-o file] [-T FORMAT] [--display PROGRAM] [--noshow] [--show-deps] [--show-raw-deps] [--deps-ou...
LangChain英文官方地址:https://www.langchain.com/ LangChain中文官网:https://www.langchain.com.cn/ Python官方地址:https://python.langchain.com/en/latest/ LangChain源代码地址:https://github.com/langchain-ai/langchain 六大核心理念 LangChain库划分为三个大层:基础层、能力层、应用层。
受益于工具而又受限于工具的例子很多,这次我们的主角是大模型应用开发的主流框架——LangChain。 最近一篇《为什么我们不再使用 LangChain 来构建我们的 AI Agents 》的博文,引起了开发者的广泛讨论。 该博文的作者 Fabian Both 是 AI 测试工具 Octomind 的深度学习工程师。Octomind 团队会使用具有多个 LLM 的 AI ...
首先,需要使用pip安装langchain库: pip install langchain 安装完成后,就可以开始使用langchain了。 特性 多语言支持:支持多种语言的处理和分析,如中文、英文、法文等。 丰富的功能:提供丰富的语言处理功能,如分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本相似度计算等。
为了解决这个问题,我们推出了LangChain,一个为Python开发者量身定制的强大工具链。 一、LangChain简介 LangChain是一个集成了多种实用工具和库的Python工具链,旨在为开发者提供一站式解决方案。它涵盖了代码格式化、静态代码分析、自动化测试、文档生成等多个方面,帮助开发者在开发过程中实现高效、规范的代码编写和管理...