LangChain

本文详细解析了如何使用LangChain的输出解析器和LCEL构建链，包括实际代码示例和详细的步骤说明，适合希望深入理解和应用LangChain的开发者。

从Auto-GPT说起： Auto-GPT可以调用本地电脑工具处理复杂信息; Auto-GPT可以围绕目标查阅资 料、“独立思考”、及时反馈、并 及时调整下一步操作… Auto-GPT的诞生，创造了大家 对“将LLM作为智慧大脑来高效 处理综合复杂任务”的想象; 首次尝试串联大语言模型的思维链，“cha

这部分代码使用了 Gradio 库提供的两个函数： queue 和 launch 。 在这里， demo 是一个 Interface 类的实例对象， queue 函数用于设置应用程序的并发请求数量。 concurrency_count 参数用于指定并发请求数量，以获得更快的处理速度和更好的性能。例如，在这里设置为 3 ，则表示该应用程

   随着aigc的火热，各大厂商开始提供他们自己的api服务，诸如openai、google、等，还有的直接开源出自己的模型，放到Huggingface提供使用，而LangChain就是一个基于语言模型开发应用程序的框架，它可以很方便的去调用不同公司的api，以及huggingface的资源，为人们提供统一的开

LangChain系列文章 LangChain 60 深入理解LangChain 表达式语言23 multiple chains链透传参数 LangChain Expression Language (LCEL) LangChain 61 深入理解LangChain 表达式语言24 multiple chains链透传参数 LangChain Expression Language (LCEL) LangChain 62 深入理解LangChain 表达式语言25 agents代理 LangChain Expression Language

LangChain系列文章 LangChain 50 深入理解LangChain 表达式语言十三 自定义pipeline函数 LangChain Expression Language (LCEL) LangChain 51 深入理解LangChain 表达式语言十四 自动修复配置RunnableConfig LangChain Expression Language (LCEL) LangChain 52 深入理解LangChain 表达式语言十五 Bind runtime args绑定运行时参数

大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。 在我前面的MetaGPT系列文章中，已经对智能体有了一个认知，重温一下： 智能体 = LLM+观察+思考+行动+记忆 将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所

LangChain 应用程序的核心构建模块 LLMChain 由三部分组成： 语言模型 - LLMs： 语言模型是这里的核心推理引擎。为了使用 LangChain，您需要了解不同类型的语言模型以及如何使用它们。 提示模板 - Prompt templates： 它为语言模型提供指令。它控制着语言模型的输出，因此了解如何构

官方教程非常长，我看了很认可，但是看完了之后呢就需要一些整理得当的笔记让我自己能更快地找到需求。所以有了这篇文章。【写给自己看的，里面半句废话的解释都没有，如果看不懂的话直接看官方教程再看我的】 我是不打算一开始就用OpenAI的，打算先用一下开源模型

分类目录：《大模型从入门到应用》总目录 LangChain系列文章： 基础知识 快速入门 安装与环境配置 链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory） 快速开发聊天模型 模型（Models） 基础知识 大型语言模型（LLMs） 基础知识 LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（

接下来，我们开始在web框架上整合 LangChain、OpenAI、FAISS等。 因为项目是基于PDF文档的，所以需要一些操作PDF的库，我们这边使用的是PyPDF2 传入 pdf 文件路径，返回 pdf 文档的文本内容。 首先我们需要将第一步拿到的本文内容拆分，我们使用的是 RecursiveCharacterTextSplitter ，默认

参考文件： langchain_community.document_loaders.pdf.AmazonTextractPDFLoader How to Extract Data From PDFs Using AWS Textract With Python Amazon Textract langchain-pdf

大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。 LangServe 用于将 Chain 或者 Runnable 部署成一个 REST API 服务。 同时安装langserve的服务端和客户端。 只安装客户端 只安装服务端 1.1 服务端代码 从代码来看创建LangServe的重点： （1）创建

LLM之LangChain：LangChain 0.1.0 版本发布的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 导读 ：2024年1月8日，今天，我们很高兴宣布 发布 langchain 0.1.0 ，这是我们的 第一个稳定版本 。它完全 向后兼容 ，提供了 Python 和 JavaScript 两个版本，并通过功能和文档的双重改进来提高焦点

Chinese-LangChain：中文langchain项目，基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成 https://github.com/yanqiangmiffy/Chinese-LangChain 俗称：小必应，Q.Talk，强聊，QiangTalk 🐯 2023/04/19 引入ChuanhuChatGPT皮肤 📱 2023/04/19 增加web search功能，需要确保网络畅通！ 📚 2023/04/18 webui增加知