外贸做的好的网站,百度天眼查公司,软件开发联系电话,马鞍山建设银行网站在AI和机器学习领域#xff0c;每天都有新技术和框架涌现。今天#xff0c;我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
那么#xff0c;Langchain到底是什么#xff0c;它为什么这么受欢迎…在AI和机器学习领域每天都有新技术和框架涌现。今天我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
那么Langchain到底是什么它为什么这么受欢迎以及它是如何工作的呢
别担心我会用大白话帮你一步步弄明白
1、Langchain 简介
想象一下如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用问题还能从你自己的数据库或文件中提取信息并根据这些信息执行具体操作比如发邮件那会是什么情况Langchain 正是为了实现这一目标而诞生的。
Langchain 是一个开源框架它允许开发人员将像 GPT-4 这样的大型语言模型与外部的计算和数据源结合起来。目前它提供了 Python 和 JavaScript确切地说是 TypeScript的软件包。 上图展示了Langchain的工作原理这是一个用于提升大型语言模型LLMs功能的框架。
它通过三个核心组件实现增强 首先是 Compents“组件”为LLMs提供接口封装、模板提示和信息检索索引 其次是 Chains“链”它将不同的组件组合起来解决特定的任务比如在大量文本中查找信息 最后是 Agents“代理”它们使得LLMs能够与外部环境进行交互例如通过API请求执行操作。
Langchain 的这种结构设计使LLMs不仅能够处理文本还能够在更广泛的应用环境中进行操作和响应大大扩展了它们的应用范围和有效性。
如果上面还不够大白话我的理解 LangChain 就等价于数据库领域的 JDBC。
LangChain 和 JDBC 确实有一些相似之处特别是它们都作为连接和集成不同系统的桥梁。
它们都扮演了一种中介的角色允许开发者利用特定技术AI 或数据库与其他系统或应用进行交互。 2、为什么要用 Langchain
数据连接Langchain 允许你将大型语言模型连接到你自己的数据源比如数据库、PDF文件或其他文档。这意味着你可以使模型从你的私有数据中提取信息。
行动执行不仅可以提取信息Langchain 还可以帮助你根据这些信息执行特定操作如发送邮件。无需硬编码它提供了灵活的方式来动态生成查询避免了硬编码的需求。
3、Langchain 核心概念
Langchain 由几个核心概念组成
LLM Wrappers这些包装器允许你连接到大型语言模型如 GPT-4 或 Hugging Face 提供的模型。Prompt Templates这些模板让你避免硬编码文本输入。你可以动态地将用户输入插入到模板中并发送给语言模型。Indexes索引帮助你从语言模型中提取相关信息。Chains链允许你将多个组件组合在一起解决特定的任务并构建完整的语言模型应用程序。Agents代理允许语言模型与外部API交互。 上图展示了一个复杂的语言处理系统其中包含模型、提示、链、代理和嵌入与向量存储。 模型 Models 负责理解和生成语言提示用于引导模型输出 链条 Chains 代表将多个步骤串联起来完成复杂任务的过程 代理 Agents 则用于让模型与外部环境互动比如执行API调用。 Embedding 嵌入与向量存储 VectorStore 是数据表示和检索的手段为模型提供必要的语言理解基础。
图中的鹦鹉是一个比喻或者象征表示这个系统的自然语言处理能力或者可能暗示系统的输出可以像鹦鹉一样“复述”或者是“回应”用户的输入。如此这整个系统构成了一个高度集成的框架能够处理高级语言任务并在多种环境下进行动态交互。
4、Langchain 如何工作
Langchain 的工作流程可以概括为以下几个步骤
提问用户提出问题。向语言模型查询问题被转换成向量表示用于在向量数据库中进行相似性搜索。获取相关信息从向量数据库中提取相关信息块并将其输入给语言模型。生成答案或执行操作语言模型现在拥有了初始问题和相关信息能够提供答案或执行操作。 举例如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程它从用户提出的问题Question开始然后通过相似性搜索Similarity Search在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。
得到的信息与原始问题结合后由一个处理模型分析以产生一个答案Answer。
这个答案接着被用来指导一个代理采取行动Action这个代理可能会执行一个API调用或与外部系统交互以完成任务。
整个流程反映了数据驱动的决策过程其中包含了从信息检索到处理再到最终行动的自动化步骤。
5、Langchain 应用场景
Langchain 的应用场景非常广泛包括但不限于
个人助手可以帮助预订航班、转账、缴税等。
学习辅助可以参考整个课程大纲帮助你更快地学习材料。
数据分析和数据科学连接到公司的客户数据或市场数据极大地促进数据分析的进展。
总之Langchain 打开了一个充满可能性的新世界让AI技术更加贴近我们的实际需求和数据使得机器学习应用的发展更加多样化和个性化。
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学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
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