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首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) Langchain簡介:AI驅(qū)動的語言建模

Langchain簡介:AI驅(qū)動的語言建模

Feb 12, 2025 am 08:26 AM

Langchain:革新AI驅(qū)動的語言應(yīng)用

潛入蘭班鏈的世界,在該世界中,人工智能(AI)和人類創(chuàng)造力融合了創(chuàng)建尖端語言應(yīng)用。 利用AI驅(qū)動的語言建模的力量並探索無限可能性的領(lǐng)域。

鍵突出顯示:

>蘭鏈:用於構(gòu)建基於語言的應(yīng)用程序的簡化AI框架。
    全面功能:I/O,數(shù)據(jù)連接,鏈接口,內(nèi)存管理,代理和可靠AI開發(fā)的回調(diào)。
  • 廣泛的現(xiàn)實應(yīng)用程序,調(diào)試工具和用於生產(chǎn)的AI語言應(yīng)用程序的優(yōu)化資源。
  • >蘭鏈:深水潛水

langchain是Python和JavaScript中可用的模塊化框架,從全球公司到個別發(fā)燒友,可以構(gòu)建反映人類語言處理的AI應(yīng)用程序。 它的獨特功能簡化了生成AI接口的創(chuàng)建,簡化了NLP工具的使用,並組織了大量數(shù)據(jù)集以有效訪問。 從構(gòu)建文檔特定的問答系統(tǒng)到開發(fā)複雜的聊天機器人和智能代理商,Langchain是現(xiàn)代AI的遊戲規(guī)則改變者。

核心蘭格鏈特徵:

>蘭鏈的強度在於其全面的特徵集:

>模型I/O和檢索:

與各種語言模型和外部數(shù)據(jù)源無縫集成,從而通過檢索增強生成(RAG)增強了AI應(yīng)用程序功能。 這允許諸如總結(jié)大量文本或基於特定數(shù)據(jù)集回答問題之類的任務(wù)。
    >
  • 通過管理信息流和數(shù)據(jù)存儲,對於處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至關(guān)重要, >鏈接接口和內(nèi)存促進了有效且可擴展的應(yīng)用程序的創(chuàng)建。 內(nèi)存,對於維持聊天應(yīng)用程序中的對話上下文至關(guān)重要,在鏈/代理調(diào)用之間一直存在。

  • >
  • >代理和回調(diào):

    提供了構(gòu)建唯一AI應(yīng)用程序所需的靈活性和自定義。 代理做出決策,執(zhí)行操作,觀察結(jié)果和迭代,而回調(diào)則集成了多個應(yīng)用程序階段以進行無縫數(shù)據(jù)處理。

  • > langchain的入門:

    > 使用PIP(Python)或NPM(JavaScript)簡單地安裝。 相應(yīng)的文檔中有詳細的說明。 JavaScript部署在各種平臺上得到支持,包括Node.js,CloudFlare工人,Vercel/Next.js,Supabase Edge功能,Web瀏覽器和DENO。

    >蘭鍊錶達語言(lcel):
>

> lcel提供了一種聲明性的方法來建設(shè)鏈,簡化開發(fā)並使能夠創(chuàng)建複雜的AI應(yīng)用程序。 它的功能包括簡化的流媒體支持,批處理和異步操作,使其高效。 交互式蘭班教師提供了一種用戶友好的方式來主持Lcel。

現(xiàn)實世界的應(yīng)用程序和示例:> Langchain的多功能性通過其不同的應(yīng)用來亮起:>

Q&A Systems

    數(shù)據(jù)分析
  • 代碼理解
  • 聊天機器人
  • >文本摘要
  • 這些應(yīng)用程序涵蓋了許多行業(yè),利用尖端的NLP來創(chuàng)建有影響力的解決方案,例如AI驅(qū)動的客戶支持聊天機器人,數(shù)據(jù)分析工具和智能的個人助理。 通過Langsmith的調(diào)試和優(yōu)化:

Langsmith是用於調(diào)試和優(yōu)化Langchain應(yīng)用程序的寶貴工具。它提供及時的可見性,有助於識別和解決問題,並提供績效提高的見解,確保適合生產(chǎn)的應(yīng)用程序。

Langchain的未來:

> Langchain的未來是光明的,這是由持續(xù)的技術(shù)進步,整合和社區(qū)貢獻所推動的。 預(yù)期的進步包括增加能力,視覺和語言能力的整合以及更廣泛的跨學(xué)科應(yīng)用。 解決潛在風(fēng)險,例如偏見,隱私和安全問題,至關(guān)重要。

>蘭鏈常見問題解答:

> langchain用於什麼?

>
    > langchain的核心概念是什麼?
  • >蘭鏈與LLM: langchain提供了更廣泛的功能,包括通用LLM接口,提示管理和長期內(nèi)存,而LLMS則專注於創(chuàng)建低級記憶的鏈條。

以上是Langchain簡介:AI驅(qū)動的語言建模的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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參數(shù)(parameters)是定義函數(shù)時的佔位符,而傳參(arguments)是調(diào)用時傳入的具體值。 1.位置參數(shù)需按順序傳遞,順序錯誤會導(dǎo)致結(jié)果錯誤;2.關(guān)鍵字參數(shù)通過參數(shù)名指定,可改變順序且提高可讀性;3.默認參數(shù)值在定義時賦值,避免重複代碼,但應(yīng)避免使用可變對像作為默認值;4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù),適用於通用接口或裝飾器,但應(yīng)謹慎使用以保持可讀性。

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迭代器是實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對象,生成器是簡化版的迭代器,通過yield關(guān)鍵字自動實現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個元素,無更多元素時拋出StopIteration異常。 2.生成器通過函數(shù)定義,使用yield按需生成數(shù)據(jù),節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。 3.處理已有集合時用迭代器,動態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時用生成器,如讀取大文件時逐行加載。注意:列表等可迭代對像不是迭代器,迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建,生成器只能遍歷一次。

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