langchain 使用 vLLM 使用方法相同,不过一次只能生成一个 prompt。 fromlangchain_community.llmsimportVLLMllm=VLLM(model="mosaicml/mpt-7b",trust_remote_code=True,# mandatory for hf modelsmax_new_tokens=128,top_k=10,top_p=0.95,temperature=0.8,)print(llm.invoke("What is the capital of France ...
from langchain.storage import InMemoryStore from langchain_chroma import Chroma from langchain.chains.llm import LLMChain, PromptTemplate from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage from langchain_core.prompts.chat import (ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessageProm...
使用Milvus构建和执行RAG检索 先来准备一下数据集吧 我采用了官方的Milvus文档作为本次演示的资料,并将其下载保存到本地。 从langchain.document_loaders导入DirectoryLoader模块 # 加载本地目录中已保存的HTML文件,路径为 "../../RAG/rtdocs_new/" path = "../../RAG/rtdocs_new/" 定义全局模式为 '*....
基于langchain、LLM,vector db 快速地构建一个私人订制的对话大模型。github链接:https://github.com/blackinkkkxi/RAG_langchain, 视频播放量 2.1万播放、弹幕量 9、点赞数 540、投硬币枚数 392、收藏人数 1179、转发人数 180, 视频作者 果粒奶优有果粒, 作者简介 step b
【GraphRAG RAG LLM 小白漫画教程——第二部曲】三上悠亚 GraphRAG RAG LLM 学习记,跟电脑F盘的女神一起操练起来——8 02:07 GraphRAG RAG LLM 小白电影教程——二部曲】三上悠亚大模型学习路线+langchain+Agent+Qwen,跟电脑F盘的女神一起操练起来——9 03:05 GraphRAG RAG LLM 小白电影教程——二...
RAG使用动态提示上下文,该上下文通过用户问题检索,并注入到LLM提示中,以引导模型使用检索到的内容,而不是其预训练的知识。Chat LangChain 是一个流行的基于RAG的Q/A聊天机器人,运行在LangChain文档上。 上下文学习-In-context learning(ICL) 使用ICL,通过在提示中放置原型示例来适应LLM。“通过示例演示”已在多个研究...
大模型加速部署:TensorRT-LLM, Triton Inference Server, vLLM, LangChain 基于ChatGLM3 ChatGLM3-6B的模型解析和HF部署(流式,非流式) TensorRT-LLM的特性,安装以及大模型部署(流式,非流式) Triton Inference Server的trtllm-backend, vllm-backend的部署 vLLM特性,安装及大模型部署 Langchain实现RAG(ChatGLM3...
on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with llama.cpp, Ollama, HuggingFace, LangChain, LlamaIndex, vLLM, GraphRAG, DeepSpeed, Axolotl, etc Topics gpu transformers pytorch llm Resources Readme License Apache-2.0...
LangChain提供了一长串组件,让人感觉LLM驱动的应用程序很复杂,但其实并不是。核心组件只有几样—— 用于LLM通信的客户端 函数或调用函数的工具 用于RAG的向量数据库 用于追踪、评估等功能的可观察平台 其余的组件,要么是以上核心组件的辅助(比如向量数据库的分块和嵌入),要么只是完成常规应用程序的任务(比如使用数据...
为了提供这种能力,Command R+提供了工具使用功能,可通过API和LangChain访问,以无缝地自动化复杂的业务工作流程。 企业用例包括:自动更新客户关系管理(CRM)任务、活动和记录。 Command R+还支持多步骤工具使用,它允许模型在多个步骤中组合多个工具来完成困难的任务,——甚至可以在尝试使用工具并失败时进行自我纠正,以提高...