cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPengenalan kepada Langchain: Pemodelan Bahasa AI-berkuasa

Langchain: 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!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.