langchain官网,用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架
什么是langchain?
LangChain 是一个框架,用于开发由语言模型驱动的应用程序,它使基于AI模型工作和应用构建的复杂部分变的更容易。LangChain可以将LLMs与外部数据源链接,也允许LMMs模型间的交互。
langchain官网: https://python.langchain.com/en/latest/#
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langchain主要功能
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力:
- 可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接
- 允许与 LLM 模型进行交互
LLM 模型:Large Language Model,大型语言模型
LangChain 从两个方面帮助我们做到这一点:
– 整合,将外部数据,如本地文件、其他应用程序和api数据,输入指定LLM
– 代理,允许LLMs通过决策与它所处环境互动,使用LLMs来帮助决定下一步要采取的行动,类似RPA
LangChain优点
– 组件化,LangChain 容易替换语言模型需要的抽象和组件
– 自定义链,LangChain 为使用和自定义”chain”(串在一起的一系列actions)提供了开箱即用的支持
– 更新快,LangChain 团队更新速度非常快,开发者更快体验最新的LLM功能。
– 社区支持,精彩的讨论交流区和社区支持
简而言之,LangChain可以让你的LLM在回答问题时可以参考整个数据库。这意味着你现在可以让你的GPT模型访问最新的数据,比如报告、文档和网站信息。
近期,LangChain的受欢迎程度大幅上升,尤其是在GPT-4发布之后的三月份。这归功于LangChain所提供的功能和与强大的LLM结合使用时带来的无限可能性。开发人员们对LangChain的青睐与日俱增,他们看到了它在AI应用开发中的巨大潜力。无论是对于研究人员还是企业开发者来说,LangChain都提供了一个强大的工具,使他们能够更好地利用和扩展现有的语言模型。随着越来越多的人开始探索LangChain的功能,我们可以期待它在AI领域的进一步发展和应用。
LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作
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3. Example Selectors: 在需要动态包含示例的Prompt中,Example Selectors非常有用。它们接受用户输入并返回一个示例列表,以在提示中使用,使其更加强大和特定于上下文。
4. Output Parsers: Output Parsers负责将语言模型的响应构建为更有用的格式。它们实现了两种主要方法:一种用于提供格式化指令,另一种用于将语言模型的响应解析为结构化格式。这使得在应用程序中处理输出数据变得更加容易。
5. Indexes and Retrievers: Index是一种组织文档的方式,使得与语言模型的交互更加便捷。Retriever是一种用于获取相关文档并将其与语言模型结合的接口。LangChain提供了处理不同类型的索引和检索器的工具和功能,例如矢量数据库和文本分割器。
6. Chat Message History: LangChain主要通过聊天界面与语言模型进行交互。ChatMessageHistory类负责记录所有先前的聊天交互数据,并且可以将这些数据传递回模型、进行汇总或以其他方式组合。这有助于维护上下文并提高模型对对话的理解。
7. Agents and Toolkits: Agent是在LangChain中推动决策制定的实体。它们可以访问一套工具,并且可以根据用户的输入决定调用哪个工具。Toolkit是一组工具,当它们一起使用时,可以完成特定的任务。Agent Executor负责使用适当的工具来运行Agent。
通过理解和利用这些核心概念,您可以利用LangChain强大的功能来构建适应性强、高效且能够处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
那么,LangChain Agent又是什么呢?LangChain Agent是框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具,并且可以根据用户的输入决定调用哪个工具。Agents有助于构建具有自适应和特定于上下文响应的复杂应用程序。特别是在存在未知交互链取决于用户输入和其他因素的情况下,Agents发挥着重要作用。
数据评估
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