


Pengenalan kepada Langchain: Pemodelan Bahasa AI-berkuasa
Feb 12, 2025 am 08:26 AMLangchain: merevolusikan aplikasi bahasa berkuasa AI
menyelam ke dunia Langchain, di mana kecerdasan buatan (AI) dan kebijaksanaan manusia berkumpul untuk mewujudkan aplikasi bahasa canggih. Memanfaatkan kuasa pemodelan bahasa AI-yang didorong oleh AI dan meneroka bidang kemungkinan tanpa batas.
sorotan utama:
- Langchain: Rangka kerja AI yang diselaraskan untuk membina aplikasi berasaskan bahasa.
- Ciri -ciri komprehensif: Model I/O, sambungan data, antara muka rantai, pengurusan memori, ejen, dan panggilan balik untuk pembangunan AI yang mantap.
- aplikasi dunia sebenar yang luas, alat debugging, dan sumber pengoptimuman untuk aplikasi bahasa AI yang siap pengeluaran.
Langchain: menyelam dalam
Langchain, rangka kerja modular yang terdapat di Python dan JavaScript, memberi kuasa kepada pemaju -dari syarikat global kepada peminat individu -untuk membina aplikasi AI yang mencerminkan pemprosesan bahasa manusia. Ciri -ciri uniknya memudahkan penciptaan antara muka AI generatif, menyelaraskan penggunaan alat NLP dan menganjurkan dataset yang luas untuk akses yang cekap. Dari membina sistem Q & A khusus dokumen untuk membangunkan chatbots dan ejen pintar yang canggih, Langchain adalah penukar permainan dalam AI moden.
Ciri -ciri Core Langchain:
kekuatan Langchain terletak pada set ciri komprehensifnya:
-
Model I/O dan pengambilan semula: dengan lancar mengintegrasikan dengan pelbagai model bahasa dan sumber data luaran, meningkatkan keupayaan aplikasi AI melalui pengambilan semula generasi tambahan (RAG). Ini membolehkan tugas seperti meringkaskan teks yang luas atau menjawab soalan berdasarkan dataset tertentu.
-
Antara muka rantai dan memori: memudahkan penciptaan aplikasi yang cekap dan berskala dengan menguruskan aliran maklumat dan penyimpanan data, penting untuk mengendalikan data berstruktur dan tidak berstruktur. Memori, penting untuk mengekalkan konteks perbualan dalam aplikasi sembang, berterusan antara panggilan rantaian/ejen.
-
Ejen dan Callbacks: Menyediakan fleksibiliti dan penyesuaian yang diperlukan untuk membina aplikasi AI yang unik. Ejen membuat keputusan, melaksanakan tindakan, memerhatikan keputusan, dan berulang, sementara panggilan balik mengintegrasikan pelbagai peringkat aplikasi untuk pemprosesan data yang lancar.
Bermula dengan Langchain:
Pemasangan adalah mudah menggunakan PIP (Python) atau NPM (JavaScript). Arahan terperinci boleh didapati dalam dokumentasi masing -masing. Penyebaran JavaScript disokong di pelbagai platform, termasuk Node.js, pekerja Cloudflare, Vercel/Next.js, fungsi tepi supabase, pelayar web, dan deno.
bahasa ekspresi langchain (lcel):
LCEL menawarkan pendekatan deklaratif ke bangunan rantai, memudahkan pembangunan dan membolehkan penciptaan aplikasi AI yang canggih. Ciri -cirinya termasuk sokongan yang diperkemas untuk operasi streaming, batching, dan asynchronous, menjadikannya sangat cekap. Guru Langchain interaktif menyediakan cara yang mesra pengguna untuk menguasai lcel.
Aplikasi dan contoh dunia nyata:
fleksibiliti Langchain bersinar melalui aplikasi yang pelbagai:
- Q & A Systems
- Analisis data
- pemahaman kod
- chatbots
- Summarization Text
Aplikasi ini merangkumi pelbagai industri, memanfaatkan NLP canggih untuk mewujudkan penyelesaian yang memberi kesan, seperti chatbots sokongan pelanggan AI, alat analisis data, dan pembantu peribadi pintar.
debugging dan pengoptimuman dengan Langsmith:
Langsmith adalah alat yang tidak ternilai untuk menyahpepijat dan mengoptimumkan aplikasi Langchain. Ia memberikan penglihatan peringkat cepat, membantu dalam mengenal pasti dan menyelesaikan isu-isu, dan menawarkan pandangan untuk peningkatan prestasi, memastikan aplikasi siap pengeluaran.
Masa Depan Langchain:
Masa depan Langchain cerah, didorong oleh kemajuan teknologi, integrasi, dan sumbangan masyarakat yang berterusan. Kemajuan yang dijangkakan termasuk peningkatan kapasiti, integrasi visi dan keupayaan bahasa, dan aplikasi interdisipliner yang lebih luas. Menangani risiko yang berpotensi, seperti kecenderungan, privasi, dan kebimbangan keselamatan, akan menjadi penting.
Langchain FAQs:
-
Apa yang digunakan oleh Langchain?
Apakah konsep teras Langchain?
-
Langchain vs LLM:
Langchain menyediakan pelbagai ciri yang lebih luas, termasuk antara muka LLM generik, pengurusan segera, dan memori jangka panjang, sementara LLM memberi tumpuan kepada mewujudkan rantai kenangan peringkat rendah. -
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Langchain: Pemodelan Bahasa AI-berkuasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
