from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.chat_models import ChatOllama from langchain_community.embeddings import Hu...
LangChain极简入门,奶奶看了都学会了,从入门到实战,langchain系统教学! 从0到1带你搭建一个自己的Agent!摸鱼神器,效率拉满!零基础搭建自动化AI图文Bot,手把手教学,通俗易懂的agent应用教程,小白必看! 16:22 用Llama Factory训练一个专属于自己的中文Llama3!中文版指令微调教程,模型下载、微调、webUI对话、模型...
fromlangchain.vectorstoresimportChroma fromlangchain.promptsimportPromptTemplate fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory fromlangchain.chainsimportConversationalRetrievalChain fromlangchain.prompts.chatimportChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate fromlangchain_wenxin.llmsimport...
Memory:在运行一个链路(chain)时能够存储程序状态的信息,比如存储历史对话记录,随时能够对这些历史对话记录重新加载,保证长对话的准确性 Callbacks:回调机制,可以追踪任何链路的步骤,记录日志 可以到上一篇文章LangChain入门开发教程(一):Model I/O回顾了Model I/O涉及的Prompts、LLMs、Chat model、Output Parser等概念...
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 ...
from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate ...
本视频详细介绍了利用最新得langchain0.3版本框架去搭建GLM4并对其进行本地部署,并且还利用了RAG进行本地知识库的构建。从github项目下载,框架环境配置,模型本地部署,模型微调,效果展示详细带你手把手熟悉模型流程。感谢各位观众老爷的观看,希望大家能够三连支持一下千城老师!
pip install langchain LangChain中的模块:Model I/O(模型I/O), Retrieval(检索), Chains(链), Agents(代理), Memory(记忆), Callbacks(回调) 1.1 模型I/O模块 模型I/O是应用程序的核心元素。使用LangChain,可以使用任何大语言模型。这个接口需要三个组件:大语言模型、提示和输出解析器。 LangChain提供了许多...
asRetriever: VectorStoreRetriever<VectorStore> {returnthis.vectorStore.asRetriever;}} MemoryVectorDBService实现了接口,将向量持久化存储到内存存储中,并返回向量存储检索器。 import{ VectorStore, VectorStoreRetriever }from'@langchain/core/vectorstores';import{ QdrantVectorStore }...
今天,就利用 langchain 和大家一起搭建一个最简单的 RAG 系统,一起来学习一下吧。 langchain 安装 目前,langchain 的版本已经更新到 0.1.X,建议使用最新的稳定版本,不然之前的代码会出现兼容性的问题。 Retrieval | ️ LangChain RAG 原理解析 RAG 的原理已经有很多文章都提到了,这里我们再...