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东莞什么行业做网站的多,太原室内设计公司排名,巩义郑州网站建设,wordpress 编辑器按钮LangChain是一个开源框架#xff0c;允许开发人员在与人工智能#xff08;AI#xff09;一起工作时将大型语言模型#xff08;如GPT4#xff09;与外部计算和数据源相结合#xff08;它提供了一套工具、组件和接口#xff0c;可简化创建由LLM提供支持的应用程序#xf…LangChain是一个开源框架允许开发人员在与人工智能AI一起工作时将大型语言模型如GPT4与外部计算和数据源相结合它提供了一套工具、组件和接口可简化创建由LLM提供支持的应用程序。该框架目前提供Python和Js两种版本。 Langchain的核心模块如下 Modules支持的模型类型和集成如openaihuggingface等Prompt提示词管理、优化和序列化支持各种自定义模板Memory内存管理在链/代理调用之间持续存在的状态Indexes索引管理方便加载、查询和更新外部数据Agents代理是一个链可以决定和执行操作并观察结果直到指令完成Callbacks回调允许记录和流式传输任何链的中间步骤方便观察、调试和评估。 到目前为止我们都知道ChatGPTGPT4拥有令人印象深刻的广泛知识我们几乎可以询问任何问题都能得到相当不错的答案。假设想从自己的数据、自己的文档中获取特定的信息这可能是一本书、一个PDF文件、一个带有专有信息的数据库LangChain允许我们连接像GPT4这样的大型语言模型到自己的数据源中。这里我们不是指将文本文档的片段粘贴到ChatGPT中而是将LLM指引到我们自己的数据源。 LangchainLLM为无数的实际应用打开了大门我们可以将其与数据分析领域中的数据相连接通过LLM为我们分析数据给出我们想要的答案。 下面是一个ChatGLMLangchain的项目https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 项目实现原理如下图所示过程包括加载文件 读取文本 文本分割 文本向量化 问句向量化 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 提交给 LLM生成回答。 从文档处理角度来看实现流程如下
http://www.sadfv.cn/news/290398/

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