LangChain是一个开发语言模型应用的框架。
LangChain能够简化开发与语言模型工作流中的复杂部分,帮助开发人员能够更轻松地进行开发,并定制满足需求的应用。
LangChain有两大优点,一是它能将外部数据,如文件、其他应用、API数据等,无缝地集成到语言模型中;二是它通过代理功能,让语言模型能够与环境进行交互,实现决策制定。通过这种方式,可以让语言模型帮助决定下一步的行动,特别是在路径不明确或未知的情况下。
在本专栏中,我们将探讨 LangChain 的独特特性,包括其组件和针对特定用例的链。我们还将讨论使用 LangChain 开发语言模型驱动的应用程序的好处,如简化的开发流程、灵活性、定制化,以及与尖端人工智能和机器学习技术的集成。
专栏文章还提供了 LangChain 的完整概述,以及它如何改变使用语言模型的应用程序的工作方式,无论你是经验丰富的开发者还是刚刚开始。
专栏大纲
LangChain 是一个软件开发框架,帮助开发者更容易使用大型语言模型(LLMs)构建应用程序。
它为开发者提供了一个标准的接口来与LLMs进行交互,同时提供了多种工具和库来帮助他们构建应用程序。LangChain 是开源的,并且可在 Python 和 JavaScript 平台上使用。
LangChain框架的几个重要组件:模型(Models)、提示(Prompts)、索引(Indexes)、存储(Memory)、链(Chains)和代理(Agents) 。文章中都有详细的介绍以及对应的示例代码。
如果你对使用 LangChain 感兴趣,可以参考《LangChain轻松入门和开发实践》技术专栏。如果具有良好的英文文档阅读能力,也可以直接访问LangChain官方文档。
一旦安装好了 LangChain,就可以开始使用它来构建应用程序了。专栏文档中提供了一些示例,可以从它们来开始轻松学习。
为什么选择LangChain 开源框
首先,LangChain 使得与大型语言模型(LLMs)的交互变得简单。这是因为它提供了一个所有 LLMs 都必须遵守的标准接口。这意味着我们不需要分别学习如何与每一个 LLM 交互。
其次,LangChain 提供了多种工具和库,这些可以帮助我们构建应用程序。这些工具和库可以帮助我们完成数据加载、文本生成和问答等任务。
第三,LangChain 是开源的。这意味着它可以免费使用和修改。如果我们想定制 LangChain 以满足应用程序的特定需求,这可以是一个很大的优势。
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- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
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- L2.1 API接口
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- L2.1.2 Python接口接入
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- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
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- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
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- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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学习计划:
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