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响应式网站建设策划,wordpress自动加载插件,建个企业网站需要什么,自己做网站空间▼最近直播超级多#xff0c;预约保你有收获 近期直播#xff1a;《基 LangChain大模型架构案例实践》 —1— LangChain 是什么#xff1f; LangChain 和 Semantic Kernel 是当前比较受欢迎的两款 LLM 应用开发框架。 LangChain 作为一个大语言模型应用开发框架#xff0c;… ▼最近直播超级多预约保你有收获 近期直播《基 LangChain大模型架构案例实践》  —1— LangChain 是什么 LangChain 和 Semantic Kernel 是当前比较受欢迎的两款 LLM 应用开发框架。 LangChain 作为一个大语言模型应用开发框架解决了现在开发 LLM 大语言模型应用的一些切实痛点。以 ChatGPT 模型为例 1、数据滞后现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2、token 数量限制如果让它对一个 800 页的 pdf 进行总结直接使用则无能为力。 3、不能进行联网获取不到最新的内容。 4、不能与其他数据源链接。 另外作为一个胶水层框架极大地提高了开发效率它的作用可以类比于 SpringCloud 在互联网后端开发中的角色使得开发者可以更专注于创新和优化产品功能。 LangChain 发展速度非常快也很火爆短短半年就收获了个 66.9 K  star。LangChain 官方提供了 Python 和 JS 开发语言第三方提供了 Java 版本。 — 2 — LangChain 架构设计剖析 以下是 LangChain 的组件与架构图LangChain Python 和 LangChain JS/TS 的架构基本一致本文中以 LangChain Python来完成剖析基本完整描述了 LangChain 的组件与抽象层callbacks 除外以及它们之间的相关联系。 第一、Model I/O 首先我们从最基本面的部分讲起Model I/O 指的是和 LLM 直接进行交互的过程。 在 Model I/O 这一流程中LangChain 抽象的组件主要有三个Language models、Prompts、Output parsers。 第二、Data connection是 LLM 的血液系统 集成外部数据到 Language Model 中是 LangChain 提供的核心能力之一也是市面上很多优秀的大语言模型应用成功的核心之一Github Copilot Chat网页聊天助手论文总结助手youtube 视频总结助手…在LangChain中Data connection这一层主要包含以下四个抽象组件Document loaders、Document transformers、Vector stores、Retrievers。 第三、Memory Memory 可以帮助 Language Model 补充历史信息的上下文LangChain 中的 Memory 是一个有点模糊的术语它可以像记住你过去聊天过的信息一样简单也可以结合向量数据库做更加复杂的历史信息检索甚至维护相关实体及其关系的具体信息这取决于具体的应用。 通常 Memory 用于较长的 Chain能一定程度上提高模型的推理表现。 第四、Agent 在一些场景下我们需要根据用户输入灵活地调用 LLM 和其它工具LangChain 将工具抽象为 Tools 这一组件Agent 为这样的应用程序提供了相关的支持。 Agent 可以访问一套工具并根据用户输入确定要使用 Chain或是 Function我们可以简单的理解为他可以动态的帮我们选择和调用 Chain 或者已有的工具。  —3— 基于 LnagChain 的 LLM 应用程序架构设计 第一、基于 LangChain 使用检索增强RAG构建聊天机器人 在餐饮公司工作时我们有一个任务是创建一个基于 ChatGPT 的聊天机器人可以与用户聊天并提供相关食谱。 具体来说源菜谱将被转换为嵌入式菜谱并保存在一个向量存储中例如如果用户询问「健康食品」查询会被转换为嵌入式菜谱然后执行近似最近邻搜索以找到与嵌入式查询相似的菜谱然后将其作为附加上下文提供给 ChatGPT再由 ChatGPT 显示给用户。这种方法通常被称为检索增强生成。使用检索增强生成的聊天机器人的架构设计如下 第二、还有众多的企业级使用场景比如构建本地知识库问答机器人等。  —4— 免费超干货大模型 LangChain 应用开发实战直播 为了帮助同学们掌握好 LangChain 的技术架构和应用案例实战本周日晚上8点我会开一场直播和同学们深度聊聊 LangChain 技术架构剖析、LangChain 的应用案例实战请同学点击下方按钮预约直播咱们本周日晚8点不见不散哦~~ 近期直播《基于LangChain大模型架构案例实践》 END
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