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。 基础层:mode...
ChatModel 是 LangChain“Runnables”的实例,这意味着它们公开了一个与它们交互的标准接口。要简单地调用模型,我们可以将消息列表传递给 .invoke 方法。 from langchain_community.llms import Tongyi from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage # 使用 Tongyi LLM,并设置温度为 1,代表模型会更...
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 1 docs = WebBaseLoader("https://docs.sm...
[pydeps] max_bacon = 2 # 排除距离超过 n 跳的节点(默认=2, 0 -> 无限) verbose = 0 # 信息输出 pylib = False # 是否包含 python std lib 模块 exclude = # 排除模块(不在途中话出) os re sys collections __future__ langchain的模块调用关系 使用默认命令: (pydeps) E:\py_workspace\langch...
langchain-community # 在langchain框架中是使用ollama pip install langchain-ollama #不使用langchian框架,直接使用本地大模型 pip install ollama 直接使用ollama的第一个程序 from ollama import chat from ollama import ChatResponse response:ChatResponse = chat(model="llama3.1:latest",messages=[{"role...
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...
参考 fromlangchainimportPromptTemplate, LLMChainimporttorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamerfromtransformersimportAutoModel, pipelinefromlangchainimportHuggingFacePipelinefromlangchainimportPromptTemplate model_path =r'model\llama_model_4bit'iftorch.cuda.is_available():print(...
Python中使用LangChain库的基本步骤 LangChain是一个强大的Python库,用于处理大语言模型(LLM)相关的任务。以下是在Python中使用LangChain库的基本步骤: 安装LangChain 首先,你需要使用pip安装LangChain库。在命令行中运行以下命令: bash pip install langchain 或者,如果你使用的是conda环境,可以使用: bash conda inst...
LangChain六大核心:打造智能生态 准备编码:兵马未动粮草先行 模板魔法:让PromptTemplate工作 角色扮演:精准回应的艺术 【教程代找】 提示词艺术:模板设计秘籍 【 wwit1024】 函数与模板:轻松加载,自由组合 模板组合大师课:创造更强大的应用 Retrieval革新:文件加载 ...
命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。Python langchain库提供了命名实体识别功能,可以帮助用户从文本中提取关键信息。 示例代码: from langchain import NER # 创建命名实体识别器对象 ner = NER # 待识别的文本 text = "苹果公司是美国的一家科技公司,总部位于加利福尼亚州...