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
Model pelaksanaan Python: disusun, ditafsirkan, atau kedua -duanya?Model pelaksanaan Python: disusun, ditafsirkan, atau kedua -duanya?May 10, 2025 am 12:04 AM

Pythonisbothompiledandintinterpreted.whenyourunapythonscript, itisfirstompiledintobytecode, yang manaThenexecutedbythonvirtualmachine (pvm).

Adakah Python dilaksanakan garis mengikut baris?Adakah Python dilaksanakan garis mengikut baris?May 10, 2025 am 12:03 AM

Python bukan pelaksanaan line-by-line, tetapi dioptimumkan dan pelaksanaan bersyarat berdasarkan mekanisme penterjemah. Jurubahasa menukarkan kod ke bytecode, dilaksanakan oleh PVM, dan mungkin pretompile ekspresi malar atau mengoptimumkan gelung. Memahami mekanisme ini membantu mengoptimumkan kod dan meningkatkan kecekapan.

Apakah alternatif untuk menggabungkan dua senarai dalam Python?Apakah alternatif untuk menggabungkan dua senarai dalam Python?May 09, 2025 am 12:16 AM

Terdapat banyak kaedah untuk menyambungkan dua senarai dalam Python: 1. Pengendali menggunakan, yang mudah tetapi tidak cekap dalam senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan operator =, yang kedua -duanya cekap dan boleh dibaca; 4. Gunakan fungsi itertools.Chain, yang efisien memori tetapi memerlukan import tambahan; 5. Penggunaan senarai parsing, yang elegan tetapi mungkin terlalu kompleks. Kaedah pemilihan harus berdasarkan konteks dan keperluan kod.

Python: Cara yang cekap untuk menggabungkan dua senaraiPython: Cara yang cekap untuk menggabungkan dua senaraiMay 09, 2025 am 12:15 AM

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan senarai Python: 1. Menggunakan pengendali, yang mudah tetapi tidak memori yang cekap untuk senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar; 4. Penggunaan * pengendali, bergabung dengan senarai kecil hingga sederhana dalam satu baris kod; 5. Gunakan numpy.concatenate, yang sesuai untuk set data dan senario yang besar dengan keperluan prestasi tinggi; 6. Gunakan kaedah tambahan, yang sesuai untuk senarai kecil tetapi tidak cekap. Apabila memilih kaedah, anda perlu mempertimbangkan saiz senarai dan senario aplikasi.

Disusun vs bahasa yang ditafsirkan: kebaikan dan keburukanDisusun vs bahasa yang ditafsirkan: kebaikan dan keburukanMay 09, 2025 am 12:06 AM

Compiledlanguagesofferspeedandsecurity, whilintpretedLanguagesprovideoeSeAfuseAndPortability.1) compiledLanguageslikec arefasterandsecureButhavelongerDevelopmentCyclesandplatformdependency.2) interpretedLanguagePyePyhonareeAseAreeAseaneAseaneSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSeaneaneAseaneaneAseaneaneAdoSioSiAdaSiAdoeSeaneAdoeSeaneAdoeSeanDoReAseanDOREPYHOREADOREB

Python: Untuk dan sementara gelung, panduan paling lengkapPython: Untuk dan sementara gelung, panduan paling lengkapMay 09, 2025 am 12:05 AM

Di Python, A untuk gelung digunakan untuk melintasi objek yang boleh dimakan, dan gelung sementara digunakan untuk melakukan operasi berulang kali apabila keadaan berpuas hati. 1) Untuk contoh gelung: melintasi senarai dan mencetak unsur -unsur. 2) Walaupun contoh gelung: Tebak permainan nombor sehingga anda rasa betul. Menguasai prinsip kitaran dan teknik pengoptimuman dapat meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan kod.

Python Concatenate menyenaraikan ke dalam rentetanPython Concatenate menyenaraikan ke dalam rentetanMay 09, 2025 am 12:02 AM

Untuk menggabungkan senarai ke dalam rentetan, menggunakan kaedah Join () dalam Python adalah pilihan terbaik. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menggabungkan elemen senarai ke dalam rentetan, seperti '' .join (my_list). 2) Untuk senarai yang mengandungi nombor, tukar peta (str, nombor) ke dalam rentetan sebelum menggabungkan. 3) Anda boleh menggunakan ekspresi penjana untuk pemformatan kompleks, seperti ','. Sertai (f '({Fruit})' forfruitinFruits). 4) Apabila memproses jenis data bercampur, gunakan peta (str, mixed_list) untuk memastikan semua elemen dapat ditukar menjadi rentetan. 5) Untuk senarai besar, gunakan '' .join (large_li

Pendekatan Hibrid Python: Kompilasi dan Tafsiran DigabungkanPendekatan Hibrid Python: Kompilasi dan Tafsiran DigabungkanMay 08, 2025 am 12:16 AM

Pythonusesahybridapproach, combiningcompilationtobytecodeandinterpretation.1) codeiscompiledtopplatform-independentbytecode.2) byteCodeisinterpretedbythepythonvirtualmachine, enhancingficiencyAndortability.

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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).