扁平化网站设计教程,专业素材网站,呼和浩特网站建设费用,优秀的网站设计方案原文#xff1a;AI开源 - LangChain UI 之 Flowise
一、Flowise 简介
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通过拖拽可视化的组件#xff0c;组建工作流#xff0c;就可以轻…原文AI开源 - LangChain UI 之 Flowise
一、Flowise 简介
Flowise 是一个为 LangChain 设计的用户界面(UI)使得使用 LangChain 变得更加容易低代码模式。
通过拖拽可视化的组件组建工作流就可以轻松实现一个大语言模型的应用配置包括不限于 ChatGPT。
Github 地址https://github.com/FlowiseAI/Flowise
LangChain是一个工具箱它帮助人们更容易地使用大型语言模型LLM。你可以把它想象成一个翻译器它可以帮助你和大型语言模型进行交流而不需要你了解所有的复杂细节。
以下是 Flowise 的应用页面
1、首页 image
2、Flow 创建/编辑页面 image
3、应用市场 image
二、安装 Flowise
一安装 Docker 桌面版
地址https://www.docker.com/products/docker-desktop/
大家选择对应的版本进行下载并完成安装 image
安装完后打开 Docker image
二下载代码
打开地址https://github.com/FlowiseAI/Flowise并下载代码解压后为文件夹为Flowise-main image
三终端进入 Flowise-main 目录并执行命令
docker build --no-cache -t flowise .
等待安装完成后再在该目录下执行运行命令
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise
四打开 Flowise
浏览器打开http://127.0.0.1:3000即可使用
三、Flowise Embeddings 示例
Flowise 可以用于构建 ChatGPT Embeddings 语料训练的应用 上传文件就可以实现对话。
一语料准备
你可以直接上传 word、pdf、txt、excel 等格式的文档。
这里举一个基于 csv 文件训练私有化语料的例子假设你已经学习过《语料训练篇》之前的内容csv 文件如下
https://zis0qwtriqo.feishu.cn/docx/OFJUdLUKBowlcBx2yWAcLUtSnHd#QdMrdoH3roLssJxsMxvcQEJPnef
二点击新增 Flow image
四构建你的 Flow
1添加 Cvs File 组件
添加 Document Loaders 下的“Cvs File“组件
Cvs File 组件会用于 Cvs 文件上传如果你想上传 PDF 文件可以选择“Pdf file”组件 image
2添加文件分割组件
添加 Text Splitters 下的 Recursive Character Text Splitter 组件
该组件用于当 Cvs File 文件过大时进行分割 image
3添加数据向量化组件
添加Embeddings 下的“OpenAI Embeddings”组件、****Vector Stores 下的“In-Memory Vector Store”组件
“OpenAI Embeddings”用于调用 OpenAI 接口完成数据向量化“In-Memory Vector Store”用于将向量化的数据放入内存中 image
4添加语料数据加载组件
添加Chains 下的“Retrieval QA Chain”、LLMs 下的“OpenAI”组件
“Retrieval QA Chain”用于将“In-Memory Vector Store”中的数据添加到“OpenAI”的上下文中并完成与用户对话的过程 image
五进行会话测试 image
输入“冬瓜、黄瓜、西瓜、南瓜都能吃什么瓜不能吃”并耐心等待即可得到回复。 image
