1、LangChain是什么LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统。核心的2个功能为：1）可以将LLM模型与外部数据源进行连接。2）允许与LLM模型与环境进行交互，通过Agent使用工具。2、LangChain核心组件LangChain提供了各种不同的组件帮助使用LLM，如下图所示，核心组件有Models、Indexes、Chains、Memory以及Agent。2.1ModelsLangChain本身不提供LLM，提供通用的接口访问LLM，可以很方便的更换底层的LLM以及自定义自己的LLM。主要
LangChain的原理系列文章主要目的快速厘清不同方法的原理差异和应用场景，对于理论的细节请参考文末的Reference，Reference中会筛选较为正确，细节的说明你知道ChatGPTPlugin，AutoGPT和AgentGPT的工作原理吗？其实主要都是基于对于LLMs的Prompt工程，这篇文章主要就是透过目前最活跃的开源框架LangChain进行原理剖析，一览这类型框架背后的工作原理Langchaing是一个语言模型的开发框架，主要是利用大型LLMs的强大得few-shot以及zero-shot泛化能力作为基础，以Prompt控制为核心基础，让开发者可以根据需求，往上快速堆叠应用，
MetaAI在本周二发布了最新一代开源大模型Llama2。对比于今年2月发布的Llama1，训练所用的token翻了一倍，已经达到了2万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama2也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama2。量化快速入门我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小，因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。一种常用的方法是将模型权重从原始的16位浮点值量化为精度较低的8位整数值。llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以
之前教过大家利用langchain+ChatGLM-6B实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱AI研发团队又推出了ChatGLM系列的新模型ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，性能更强悍。树先生之所以现在才更新ChatGLM2-6B知识库教程，是想等模型本身再多迭代几个版本，不至于刚出的教程很快不适配，或者项目本身一堆bug，那样大家使用体验也不好。ChatGLM2-6B介绍ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性：更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了基座
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展，那你大概率听说过LangChain。简单来说，LangChain是一个Python和JavaScript库，由HarrisonChase开发，用于连接OpenAI的GPTAPI（后续已扩展到更多模型）以生成人工智能文本。更具体地说，它是论文《ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels》的实现：该论文展示了一种提示技术，允许模型「推理」（通过思维链）和「行动」（通过能够使用预定义工具集中的工具，例如能够搜索互联网）。图片论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.0362
一、LangChain使用文本描述的方式操作MySQL中的数据在LangChain中提供了SQLDatabaseChain，可以通过语义文本去操作MySQL中的数据，例如在MySQL中有如下表数据：用户表CREATETABLE`user`(`id`intNOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键',`name`varchar(255)DEFAULTNULLCOMMENT'姓名',`age`intDEFAULTNULLCOMMENT'年龄',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=8DEFAULTCHARSET=utf8mb4
前言 自去年年底OpenAI发布ChatGPT以来，大型语言模型在人工智能领域掀起了一股热潮。随后，各家公司纷纷推出自己的大型语言模型，如百度的文心一言、讯飞的星火大模型等。在这个过程中，文本转图片和文本转视频等相关领域也备受关注。然而，很显然，这只是一时的潮流。作者对这些领域进行了调研，根据调研结果来看，这两个领域距离通用的技术能力还有很大距离，目前仅处于试水阶段。 但是chatGPT的文本理解能力确实是一个里程碑式的事件，在文本理解上，chatGPT已经可以完全媲美人类甚至超过人类。在这个过程中，业界开始逐渐探讨具体商业使用场景，并在业务上进行落地实现。 今天就给大家带来
GitHub-liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide:LangChain的中文入门教程LangChain的中文入门教程.ContributetoliaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-GuidedevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 目录一、注册谷歌搜索API二、安装谷歌搜索的依赖三、使用案例一、注册谷
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第六门课：Agents,所谓Agents可以理解为那些可以代替你来完成各种任务的人，即代理人(agent)。agent在执行各种任务的时候可能会用到各种工具，那么今天
前言过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库(类似存在本地的数据库一样)所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用本文侧重讲解LLM与langchain/
