如何给自己的公司网站做优化wordpress仪表盘空白
全文目录,一步到位
- 1.前言简介
- 1.1 专栏传送门
- 1.1.1 上文小总结
- 1.1.2 上文传送门
- 2. LangChain框架
- 2.1 langChain的简介
- 2.1.1 什么是langChain
- 2.1.2 langChain体系
- 2.1.3 langChain核心组件与早期分类
- => 2.1.3.1 模型包装器(模型输入/输出(Model I/O) ):与语言模型交互的接口
- => 2.1.3.2 数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口
- => 2.1.3.3 链(Chains):将组件组合实现端到端应用(`替代`)
- => 2.1.3.1 记忆(Memory):用于链的多次运行之间持久化应用程序状态(`替代`)
- => 2.1.3.5代理(Agents):扩展模型的推理能力，用于复杂的应用的调用序列
- => 2.1.3.6回调(Callbacks):
- 2.3 模型包装器
- 2.3.1 大预言模型包装器(llm)
- 2.3.2 聊天模型包装器(chat model)
- 2.3.2.1 原生写法
- 2.3.2.2 langchain写法
- 2.3.3 文本嵌入模型(Embedding Model)
- 2.4 提示词模板
- 2.4.1 llm提示词模板(`PromptTemplate`)
- 2.4.1.1 写法一 : `.from_template()`
- 2.4.1.2 方法二: `PromptTemplate()`
- ***===> 执行结果***
- 2.4.2 聊天提示模板(`ChatPromptTemplate`)
- ***===> 执行结果***
- 2.4.3 少样本提示词模板(`FewShotPromptTemplate`)
- ***===> 执行结果***
- 2.4.4 管道提示模板PipelinePrompt
- 2.4.4.1 不推荐使用
- 2.4.4.2 推荐使用
- 2.4.5 提示词模板部分格式化: `partial()方法`
- ***===> 执行结果***
- 2.5 输出解析器
- 2.5.1 字符串输出解析器: `StrOutputParser()`
- ***===> 执行结果***
- 2.5.2 json输出解析器: `JsonOutputParser`
- ***===> 执行结果***
- 2.5.3 CSV输出解析器`CommaSeparatedListOutputParser`
- ***===> 执行结果***
- 2.5.4 日期输出解析器(`DatetimeOutputParser`)
- ***===> 执行结果***
- 2.5.5 任意格式输出(`结合few-shot`)
- 3. 文章的总结与预告
- 3.1 本文总结
- 3.2 下文预告
1.前言简介
1.1 专栏传送门
===> AI大模型-专栏传送门 <===
1.1.1 上文小总结
TODO
1.1.2 上文传送门
TODO
2. LangChain框架
2.1 langChain的简介
官网地址: ===> 点我跳转 <===
2.1.1 什么是langChain
是一个用于开发大