在LangChain中,LLM(大型语言模型)和LLM Chain的区别是什么?

简单来说,LLM是一个大型语言模型,而LLM Chain是由多个LLM或其他组件组成的链式结构,用于在LangChain中构建复杂的自然语言处理流程。

Direct LLM Interface:        直接大型语言模型(LLM)接口:

llm = OpenAI(temperature=0.9)    if prompt:            response = llm(prompt)st.write(response)

In this approach, you're directly using an instance of the OpenAI class. This class likely has an implementation of the model that can directly process a given prompt and return a response. The process is straightforward: you provide a prompt, the model generates a response.

在这种方法中,您直接使用了OpenAI类的一个实例。这个类可能包含了模型的实现,能够直接处理给定的提示并返回响应。整个过程很直接:您提供一个提示,模型生成一个响应。

LLMChain Interface:        LLMChain接口

   from langchain.prompts import PromptTemplate.  from langchain.chains import LLMChaintemplate = "Write me something about {topic}".  topic_template = PromptTemplate(input_variables=['topic'], template=template)topic_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=topic_template)if prompt:    response = topic_chain.run(question).  st.write(response)

This approach involves a higher level of abstraction using the LLMChain and PromptTemplate classes. Here's a breakdown of what each part does:

这种方法涉及更高层次的抽象,使用了LLMChain和PromptTemplate类。以下是每个部分的功能分解:

PromptTemplate: Defines a structured prompt where you can specify variables that get filled in, ensuring that prompts adhere to a specific format.

PromptTemplate:定义了一个结构化的提示,其中可以指定要填充的变量,以确保提示遵循特定的格式。

LLMChain: Seems to be a chain or sequence of processes that likely utilize the underlying LLM. It takes a structured prompt and the underlying model to generate a response.

LLMChain:似乎是一个流程链或流程序列,可能利用了底层的大型语言模型(LLM)。它采用结构化提示和底层模型来生成响应。

When to use which?        它们的使用场景是什么?

Direct LLM Interface: This is suitable for more flexible or ad-hoc tasks where the prompt structure can vary widely and doesn't need to adhere to a predefined format.

直接大型语言模型(LLM)接口:这适用于更灵活或临时性的任务,其中提示结构可以有很大的变化,并且不需要遵循预定义的格式。

LLMChain Interface: This is apt for more structured tasks where consistency in the prompt format is essential. By using a chain, you can also potentially extend functionalities, like adding pre-processing or post-processing steps before and after querying the model.

LLMChain接口:这更适用于结构化的任务,其中提示格式的一致性至关重要。通过使用链式接口,您还可以潜在地扩展功能,例如在查询模型之前和之后添加预处理或后处理步骤。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/32679.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Okhttp响应Json数据

简介 OkHttp是一个高效、现代的HTTP客户端库,专为Android和Java应用程序设计,用于发送网络请求和处理响应。它支持HTTP/2和SPDY协议,允许连接复用,减少延迟,提高网络效率。OkHttp还处理了常见的网络问题,如…

python爬虫入门到精通路线

当谈及Python爬虫从入门到精通的路线时,我们可以将其分为几个关键阶段,每个阶段都有其特定的学习目标和内容。以下是一个清晰的路线规划: 1. 入门阶段 基础知识 学习Python的基础语法、数据类型、控制流等。了解基本的网络协议&#xff08…

电容的命名规则

给如下参数给采购,就可以获取 还有一些参数需要重视 容值随着环境温度而保持的程度 常规应用时是可以不用看材质,但是如果使用在新能源汽车和极端环境下的电子产品,就需要关注材质,曾有供应商把可用级电容供应车企,导致…

Transformer中的类别嵌入

类别嵌入 self.class_embedding nn.Parameter(scale * torch.randn(width))这一行代码的作用是在 VisionTransformer 类中创建并初始化一个类别嵌入向量(class embedding vector),用于表示输入序列的类别信息。 详细解释 类别嵌入 在 Tr…

昇思25天学习打卡营第4天|数据变换Transforms

学习内容复盘 1.1 数据变换 什么是数据变换、为何要数据变换 通常情况下,直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练,此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换(Transforms),配合数…

学习VXLAN -- 报文结构、原理和配置

目录 VXLAN背景什么是VXLANVXLAN的优势VXLAN报文结构一些特定名词BDVBDIFVAPVSIVSI-InterfaceAC VXLAN的实现原理图VXLAN MAC地址表项MAC地址动态学习 VXLAN隧道VXLAN隧道工作模式L2 GatewayIP Gateway VXLAN隧道的建立与关联VXLAN隧道建立的方式VXLAN对到与VXLAN关联的方式 配…

低成本STC32G8K64驱动控制BLDC开源入门学习方案

低成本STC32G8K64驱动控制BLDC开源入门学习方案 ✨采用STC32G8K64单片机,参考梁工的STC32G12K128-LQFP48驱动方案制作,梁工BLDC相关的资料:https://www.stcaimcu.com/forum.php?modviewthread&tid7472&extrapage%3D1,在此…

python tarfile解压失败怎么解决

问题原因 在使用tarfile模块解压一份Linux服务器上的打包文件时,出现了错误提示:IOError:[Errno 22] invalid mode (wb) or filename. 经过检查,发现是因为打包文件中有文件名存在“:”符号,而window下的…

react中如何获取并使用usestate声明的变量的值

1. 函数式更新 当需要根据当前状态来更新状态时,可以使用函数式更新。setState(在类组件中)和setCount(在useState中)都可以接受一个函数作为参数,这个函数接收当前的状态作为参数,并返回新的状…

python rename报错怎么解决

刚接触python,写了一段简单的代码,功能就是重命名一个文件,代码如下: list_1os.listdir(".") for files in list_1:fopen(files)if f.name"01.txt":os.rename(01.txt,001.txt)elif f.name"05.txt":…

【Python机器学习】k均值聚类——k均值的失败案例

k均值可能不总能找到“正确”的簇个数,每个簇仅由其中心定义,这意味着每个簇都是凸形。因此,k均值只能找到相对简单的形状。k均值还假设所有簇在某种程度上具有相同的“直径”,它总是将簇之间的边界刚好画在簇中心的之间位置。有时…

找不到msvcr120.dll怎么办,msvcr120.dll丢失的多种解决方法

msvcr120.dll是微软Visual C 2013的可再发行组件包中的一个文件,它是许多程序运行所必需的。这个文件包含了Visual C库,这些库为使用C编写的软件提供支持。如果你的电脑中缺少msvcr120.dll文件,那么依赖这个文件运行的应用程序可能无法启动或…

WPF文本绑定显示格式StringFormat设置-数值类型处理

绑定显示格式设置 在Textblock等文本控件中,我们经常要绑定一些数据类型,但是我们希望显示的时候能够按照我们想要的格式去显示,比如增加文本前缀,后面加单位,显示百分号等等,这种就需要对绑定格式进行处理…

时序设计中的“打拍”

“打拍”:在数字系统和时序设计中,打拍(Double Flopping / Two-Stage Registering)是指通过两个级联的寄存器(flip-flops)将输入信号同步到系统时钟域内的过程,常用于解决跨时钟域信号的亚稳态问…

智能淘客返利系统架构解析

智能淘客返利系统架构解析 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 随着电子商务行业的迅速发展,淘宝、天猫等电商平台成为了人们购物的主要…

3. kubernetes客户端crictl命令

kubernetes客户端crictl命令 crictl 是一个命令行工具,用于与容器运行时接口(CRI)兼容的容器运行时(如 containerd 和 CRI-O)进行交互。crictl 提供了许多有用的命令来管理容器、镜像和 sandboxes。 官方仓库地址&am…

Rust:Future、async 异步代码机制示例与分析

0. 异步、并发、并行、进程、协程概念梳理 Rust 的异步机制不是多线程或多进程,而是基于协程(或称为轻量级线程、微线程)的模型,这些协程可以在单个线程内并发执行。这种模型允许在单个线程中通过非阻塞的方式处理多个任务&#…

关于微信没有接入鸿蒙NEXT的思考

6月21日,纯血鸿蒙发布,国内的质疑声终于停止,不再被人喊叫换皮 Android 了.就连编程语言都是华为自研的。 可是发布会后微信却成了热点,因为余承东在感谢了一圈互联网企业,如:淘宝、支付宝、美团、京东、抖音、今日头条、钉钉、小红书、微博、B站、高德、WPS等等. 唯独没有感…

CSS基础学习记录(5)

目录 1、CSS语法 2、实例 3、CSS注释 4、id 选择器 5、class 类选择器 6、标签选择器 7、内联选择器 1、CSS语法 CSS 规则由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或多条声明: 选择器(Selector)通常是您需要改变样式的 HTML …

Altera不同系列的型号命名规则

Altera芯片型号:10AX07H4F34I3SG 20nm工艺 资源: 大数据 云计算 人工智能 图像处理 MSEL