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LangChain
更新时间:2023/05/25
大语言模型(LLM)正在成为一种变革性技术,使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是,单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时,便可能实现其真正的能力。
LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域,按照复杂性递增的顺序:
- LLMsandPrompts:这包括提示管理、提示优化、适用于所有LLM的通用界面以及用于处理LLM的通用实用程序。
- Chains:链不仅仅是单个LLM调用,而是调用序列(无论是对LLM还是对不同的实用程序)。LangChain为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。
- DataAugmentedGeneration:数据增强生成涉及特定类型的链,这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。
- 🤖Agents:代理涉及LLM做出关于采取哪些行动的决定,采取该行动,看到一个观察,并重复直到完成。LangChain为代理提供了一个标准接口,可供选择的代理选择,以及端到端代理的示例。
- 🧠Memory:内存是链/代理调用之间持久状态的概念。LangChain提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。
- 🧐Evaluation:[BETA]众所周知,生成模型很难用传统指标进行评估。评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估,LangChain提供了一些提示/链来协助这一点。
,https://docs.langchain.com/docs/
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