LangChain
LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLMs)的应用程序的开源框架。 LLMs 是根据大量数据预先训练的大型深度学习模型,可以生成对用户查询的响应,例如回答问题或根据基于文本的提示创建图像。
LangChain 提供工具和抽象来提高模型生成信息的定制性、准确性和相关性。它通过将语言模型连接到上下文源并根据提供的上下文进行推理,简化了创建生成式人工智能应用程序接口的过程,并简化了人工智能应用程序的开发。
LangChain由几个部分组成,包括LangChain Libraries、LangChain Templates和LangServe,它们共同为各种任务提供了一系列易于部署的参考架构。 LangChain 还包含允许 LLMs 无需重新训练即可访问新数据集的组件,从而提高 AI 开发人员的效率。
LangChain功能特征:
核心功能:LangChain 允许用户将不同的组件链接在一起,围绕 LLMs 创建高级用例。这些组件可能包括提示模板、LLMs 和使用 LLMs 决定应采取哪些操作的代理。
应用程序开发:在LangChain中开发应用程序的过程通常包括定义应用程序、使用提示构建功能以及自定义功能以满足特定用例要求。
安装:要开始使用LangChain,您可以使用pip或conda来安装它。此外,LangChain 可能需要与模型提供者、数据存储和 API 集成,这些可以设置为环境的一部分。
灵活性和可扩展性:LangChain非常灵活,可用于构建从聊天机器人到问答系统的各种应用程序。它还提供了满足不同应用需求的可扩展性。
开源免费:LangChain是开源的,完全免费使用。它可以从 GitHub 下载并安装在计算机上。此外,它还可以作为 Docker 镜像提供,以便在云平台上轻松部署。
LangChain案例:
Wolfram Alpha:提供强大的计算和数据可视化功能,实现复杂的数学功能。
Google 搜索:提供对 Google 搜索的访问,为应用程序和代理提供实时信息。
OpenWeatherMap:获取天气信息。
维基百科:提供对维基百科文章信息的高效访问。
LangChain 由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出,迅速崛起:截至 2023 年 6 月,它是 Github 上增长最快的开源项目。 1 与下个月 OpenAI 的 ChatGPT 的重大发布同时发生,LangChain 在生成式 AI 广泛流行后,在让生成式 AI 更容易被爱好者使用方面发挥了重要作用。
总的来说,LangChain 提供了一个通用框架,用于构建由语言模型功能支持的应用程序,提供灵活性、可扩展性和一系列组件来围绕 LLMs 创建高级用例。
数据评估
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