网站建设分为哪几种类型营销网站建设评估与分析

前言

本系列文章主要介绍WEB界面工具Gradio。Gradio是Hugging Face发布的简易WebUI开发框架，它基于FastAPI和svelte，可以使用机器学习模型、python函数或API开发多功能界面，并可部署人工智能模型，是当前热门的非常易于展示机器学习大语言模型LLM及扩散模型DM的WebUI框架。
本系列文章分为五部分：Gradio介绍、HuggingFace资源与工具库、Gradio基础功能实战、Gradio与大模型融合实战和Gradio高级功能实战。第一部分Gradio介绍，包括三章内容：第一章先介绍Gradio的概念，包括详细技术架构、历史、应用场景、与其他框架Gradio/NiceGui/StreamLit/Dash/PyWebIO的区别，然后详细介绍了Gradio的安装与运行，安装包括Linux/Win/Mac三类系统安装，运行包括普通方式和热重载方式；第二章介绍Gradio的4种部署方式，包括本地部署launch()、huggingface托管、FastAPI挂载和Gradio-Lite浏览器集成；第三章介绍Gradio的三种Client，包括python客户端、javascript客户端和curl客户端，方便读者对Gradio整体把握。第二部分介绍著名网站Hugging Face的各类资源和工具库，因为Gradio演示中经常用到Hugging Face的models及某些场景需要部署在spaces，包括两章内容：第四章详解三类资源models/datasets/spaces的使用，第五章实战六类工具库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum实战。第三部分是Gradio基础功能实战，进入本系列文章的核心，包括四章内容：第六章讲解Gradio库的模块架构和环境变量，第七章讲解Gradio高级抽象界面类Interface，第八章讲解Gradio底层区块类Blocks，第九章讲解补充特性Additional Features。第四部分是Gradio与大模型融合实战，包括二章内容：第十章讲解融合大模型的多模态聊天机器人组件Chatbot，第十一章讲述将LLM封装为工具的Gradio Tools。第五部分是使用Agent构建Gradio，包括三章内容：第十二章讲解使用使用transformers.agents构建Gradio，第十三章讲述LangChain原理、架构和组件，第十四章讲述使用langchain.agents和LangGraph构建Gradio。第六部分讲述Gradio其它高级功能，包括三章内容：第十五章讲述Discord Bot/Slack Bot/Website Widget部署，第十六章讲述数据科学与绘图Data Science And Plots，第十七章讲述数据流Streaming。
本系列文章讲解细致，涵盖Gradio及相关框架的大部分组件和功能，代码均可运行并附有大量运行截图，方便读者理解并应用到开发中，Gradio一定会成为每个技术人员实现各种奇思妙想的最称手工具。

本系列文章目录如下：

1. 《Gradio全解13——LangChain原理、架构和组件（1）》
2. 《Gradio全解13——LangChain原理、架构和组件（2）》

12. LangChain原理及agents构建Gradio UI

LangChain使用简单，并拥有庞大的用户和贡献者社区，由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身集成了大量供应商和组件，资料庞杂，理解起来颇有难度，内容也非常多，所以拆分为两张。本章先介绍LangChain概念、学习资料、架构和组件，为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。

12.2 学习资料

学习资料部分包含官方学习文档和用途示例，最后给出了两个例程供读者参考学习。

12.2.1 学习文档

LangChain的官方学习文档较为详细，但结构有些混乱，这里仔细梳理一下，以便读者尽快获取想要的学习资料（注意这里不包含LangGraph和LangSmith的资料，这两者会在后面介绍）。完整文档请参阅LangChain官网文档，下面逐一讲述：

1. 简介（Introduction）：包括框架概述、架构、指南、生态系统及附加资源等。其中LangChain架构见下一节，指南包括下面的教程、操作指南、概念指南、集成和API参考等，生态系统包括LangSmith和LangGraph，附加资源包括版本、安全及社区贡献等。简介地址：https://python.langchain.com/docs/introduction/。
2. 教程（Tutorials）：如果您想构建特定内容或更喜欢动手学习，请查看教程部分，这是入门的最佳途径。以下是几种最佳的入门教程，包括构建LLM应用程序、聊天机器人、Agent和LangGraph简介：
   Build a Simple LLM Application
   Build a Chatbot
   Build an Agent