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Cyrus丶
创建于2024-11-18
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LangChain代理
一、代理概述 代理(Agent)是LangChain中的一个组件,它能够调用一系列工具来完成任务。代理通过与语言模型(LLM)交互,根据任务需求选择合适的工具,并执行相应的操作。代理的工作流程可以分为
LangChain评估
概述 本教程介绍如何构建和评估LLM(大语言模型)的问答系统。主要包含三个核心部分: 创建问答应用 生成测试数据 自动化评估 一、创建基础问答应用 首先我们需要创建一个基础的问答应用: 二、生成测试数
LangChain基于文档的问答
基本文档加载器创建向量存储 RetrievalQAChain 是一个结合了一个 Retriever 和一个 QA 链的链。它用于从检索器检索文档,然后使用 QA 链根据检索到的文档回答问题。 这段代码
LangChain储存
对话缓存储存BufferMemory 会话缓冲存储(BufferMemory)可以存储所有历史对话内容,使语言模型能记住之前的上下文。 在聊天模型中使用缓存区内存 对话窗口存储BufferWindow
LangChain模型链
调试链 将verbose设置为 true 将在运行 Chain 对象时打印出它的一些内部状态。 添加内存(LLM + Memory) 大语言模型链(LLM Chain) 大语言模型链(LLM Chai
Langchain模型、提示和输出解释器
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Langchain初体验:使用聊天模型
入门指南 聊天模型: 消息作为输入, 消息作为输出 使用chat.call方法执行一个聊天对话,并获取生成的响应结果 可以进一步生成多个消息集的完成,使用generate。这将返回具有额外消息参数的L
Langchain初体验:使用LLM
构建语言模型应用程序 LLM:从语言模型获取预测 在.env文件中设置值OPENAI_API_KEY 现在可以在一些输入上调用它: 提示模板: 管理LLMs的提示 通常当你在应用程序中使用LLM时,你