langchain官网,用于開發由语言模型驱动的应用程式的框架
什么是langchain?
LangChain 是一个框架，用于開發由语言模型驱动的应用程式，它使基于AI模型工作和应用构建的复雜部分變的更容易。LangChain可以將LLMs与外部資料源链接，也允許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 是一个用于開發由语言模型驱动的应用程式的框架。他主要擁有 2 个能力：
- 可以將 LLM 模型与外部資料源进行連接
- 允許与 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，將外部資料，如本地文件、其他应用程式和api資料，输入指定LLM
– 代理，允許LLMs透過决策与它所處環境互动，使用LLMs来帮助决定下一步要采取的行动，类似RPA
LangChain優点
– 组件化，LangChain 容易替换语言模型需要的抽象和组件
– 客製化链，LangChain 為使用和客製化”chain”（串在一起的一系列actions）提供了開箱即用的支持
– 更新快，LangChain 團队更新速度非常快，開發者更快体验最新的LLM功能。
– 社区支持，精彩的討論交流区和社区支持
简而言之，LangChain可以让你的LLM在回答問题时可以参考整个資料库。这意味着你现在可以让你的GPT模型訪問最新的資料，比如報告、文档和网站信息。
近期，LangChain的受歡迎程度大幅上升，尤其是在GPT-4發布之后的三月份。这歸功于LangChain所提供的功能和与强大的LLM結合使用时帶来的無限可能性。開發人员们對LangChain的青睐与日俱增，他们看到了它在AI应用開發中的巨大潛力。無論是對于研究人员还是企業開發者来說，LangChain都提供了一个强大的工具，使他们能够更好地利用和擴展现有的语言模型。随着越来越多的人開始探索LangChain的功能，我们可以期待它在AI领域的进一步發展和应用。
LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作
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3. Example Selectors: 在需要动態包含示例的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负责將语言模型的响应构建為更有用的格式。它们實现了两种主要方法：一种用于提供格式化指令，另一种用于將语言模型的响应解析為結构化格式。这使得在应用程式中處理输出資料變得更加容易。
5. Indexes and Retrievers: Index是一种组織文档的方式，使得与语言模型的交互更加便捷。Retriever是一种用于獲取相關文档并將其与语言模型結合的接口。LangChain提供了處理不同类型的索引和检索器的工具和功能，例如矢量資料库和文本分割器。
6. Chat Message History: LangChain主要透過聊天界面与语言模型进行交互。ChatMessageHistory类负责記錄所有先前的聊天交互資料，并且可以將这些資料传递回模型、进行汇总或以其他方式组合。这有助于维護上下文并提高模型對對话的理解。
7. Agents and Toolkits: Agent是在LangChain中推动决策制定的實体。它们可以訪問一套工具，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，可以完成特定的任務。Agent Executor负责使用适当的工具来運行Agent。
透過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、高效且能够處理复雜用例的高級语言模型应用程式。
那么，LangChain Agent又是什么呢？LangChain Agent是框架中驱动决策制定的實体。它可以訪問一组工具，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雜应用程式。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發挥着重要作用。
数据评估
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