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b2b网站排行榜,公司seo是什么职位,百度权重高的网站,自己做下载网站LangChain简介 LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互&#xff…

LangChain简介

LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如 API 和数据库。
在这里插入图片描述

LangChain的核心模块

LangChain是一个用于开发基于语言模型的应用程序的框架,它有以下几个核心模块:

  1. 语言模型(LLMs):这是LangChain的核心模块之一,用于与各种语言模型进行交互,如OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude等。通过LLMs模块,开发者可以方便地调用不同的语言模型来生成文本、回答问题、进行对话等。
  2. 提示管理(Prompts):该模块主要负责管理和构建与语言模型交互时使用的提示(Prompts)。提示是向语言模型提供的输入文本,用于引导模型生成特定类型的输出。Prompts模块提供了一些工具和方法,帮助开发者创建、格式化和优化提示,以获得更好的模型输出结果。
  3. 文档加载器(Document Loaders):用于从各种数据源加载文档,如文本文件、PDF文件、网页、数据库等。文档加载器将不同格式的文档转换为LangChain内部表示的文档对象,以便后续进行处理和分析。
  4. 文本分割器(Text Splitters):在处理大型文档时,通常需要将其分割成较小的文本块,以便于语言模型进行处理。文本分割器模块提供了多种分割策略,如按字符数、按句子、按段落等,将文档分割成合适的文本片段。
  5. 向量存储(Vector Stores):用于存储和管理文本的向量表示。在将文本转换为向量后,向量存储可以高效地进行存储、检索和相似度计算。常见的向量存储包括FAISS、Pinecone、Chromadb等,LangChain提供了与这些向量存储的集成,方便开发者根据具体需求选择合适的存储方式。
  6. 记忆(Memory):在对话系统或其他需要上下文感知的应用中,记忆模块用于存储和管理对话历史或其他相关上下文信息。它可以帮助语言模型更好地理解当前的对话情境,生成更符合上下文的回答。
  7. 链(Chains):链模块是LangChain的核心组件之一,用于将多个组件组合在一起,形成一个可执行的流程。例如,可以将提示管理、语言模型调用、文本处理等步骤组合成一个链,以实现特定的任务,如问答系统、文本生成应用等。链可以是简单的顺序执行,也可以包含条件判断、循环等复杂的逻辑。
  8. 代理(Agents):代理模块允许LangChain与外部工具或服务进行交互。通过代理,语言模型可以根据具体的任务需求,动态地调用各种工具,如搜索引擎、数据库查询工具、API等,以获取更多的信息或执行特定的操作,从而增强应用的功能和能力。

实战样例

import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"# 1. 语言模型(LLMs)
llm = OpenAI(temperature=0.7)# 2. 提示管理(Prompts)
prompt = PromptTemplate(input_variables=["question"],template="请回答以下问题: {question}"
)# 3. 文档加载器(Document Loaders)
# 假设你有一个名为example.pdf的PDF文件
loader = PyPDFLoader("example.pdf")
documents = loader.load()# 4. 文本分割器(Text Splitters)
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)# 5. 向量存储(Vector Stores)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)# 6. 记忆(Memory)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")# 7. 链(Chains)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,chain_type="stuff",retriever=vectorstore.as_retriever(),memory=memory
)# 测试链
question = "文档中提到的主要观点是什么?"
result = qa({"query": question})
print(result["result"])# 8. 代理(Agents)
tools = load_tools(["serpapi"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,memory=memory
)# 测试代理
agent_question = "当前OpenAI的CEO是谁?"
agent_result = agent.run(agent_question)
print(agent_result)

以下是一个使用LangChain包含上述核心功能的Python示例。在运行这个示例前,你需要安装langchainopenaifaiss-cpupypdf等库,可以使用pip install langchain openai faiss-cpu pypdf进行安装,同时你需要设置好OpenAI的API密钥。

代码解释

  1. 语言模型(LLMs):使用OpenAI类初始化一个语言模型实例。
  2. 提示管理(Prompts):使用PromptTemplate定义一个简单的提示模板。
  3. 文档加载器(Document Loaders):使用PyPDFLoader加载一个PDF文档。
  4. 文本分割器(Text Splitters):使用CharacterTextSplitter将文档分割成较小的文本块。
  5. 向量存储(Vector Stores):使用OpenAIEmbeddings将文本转换为向量,并使用FAISS进行向量存储。
  6. 记忆(Memory):使用ConversationBufferMemory来存储对话历史。
  7. 链(Chains):使用RetrievalQA链将文档检索和问答功能结合起来。
  8. 代理(Agents):使用load_tools加载外部工具,如搜索引擎,然后使用initialize_agent初始化一个代理,使其能够根据需求调用工具。

请确保将your_openai_api_key替换为你自己的OpenAI API密钥,并且将example.pdf替换为你实际要处理的PDF文件。如果你使用serpapi工具,还需要设置SERPAPI_API_KEY环境变量。

http://www.dtcms.com/wzjs/60345.html

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