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LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架除了和应用程序通过 API 调用 还会
数据感知 : 将语言模型连接到其他数据源具有代理性质 : 允许语言模型与其环境交互
LangChain能做什么
LangChain 可以支持的一些常见用途。
个人助理personal assistants : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。问答question answering : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用一些文档中的信息来构建答案回答特定文档中的问题。聊天机器人chatbots : 由于语言模型擅长生成文本非常适合创建聊天机器人。自治代理autonomous agents : 长时间运行的代理会采取多步操作以尝试完成目标。 AutoGPT 和 BabyAGI就是典型代表。代理模拟agent simulations : 将代理置于封闭环境中观察它们如何相互作用如何对事件作出反应是观察它们长期记忆能力的有趣方法。查询表格数据tabular : 如何使用 LLM 查询和使用存储在表格格式中的数据csv、SQL、数据框等。代码理解code : 如何使用 LLM 来阅读和编写代码查询 GitHub 的源代码。与 API 交互apis : 如何使用LLM 来与 互联网的API 交互功能非常强大提供更实时的信息并允许采取行动。提取extraction : 从文本中提取结构化信息。摘要summarization : 将较长的文档汇总为更短、更简洁的信息块。一种数据增强生成的类型。评估evaluation : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。 一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。
LangChain有什么
LangChain 由几个主要模块组成针对每个模块文档提供一些入门示例、指南、参考文档和概念指南。
模块按照逐渐增加的复杂性排列如下
模型models : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。提示prompts : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。内存memory : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。索引indexes : 与您自己的文本数据结合使用时语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。链chains : 链不仅仅是单个 LLM 调用还包括一系列调用无论是调用 LLM 还是不同的实用工具。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。代理agents : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口一系列可供选择的代理以及端到端代理的示例。
后面基于LangChain做一些好玩的实验和有意思的测试吧
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