使用 LangChain 开发 LLM 应用时,需要机器进行 GLM 部署,好多同学第一步就被劝退了,那么如何绕过这个步骤先学习 LLM 模型的应用,对 Langchain 进行快速上手?本片讲解 3 个把 LangChain 跑起来的方法,如有错误欢迎纠正。
Langchain 官方文档地址:https://python.langchain.com/
基础功能
LLM 调用
- 支持多种模型接口,比如 OpenAI、HuggingFace、AzureOpenAI …
- Fake LLM,用于测试
- 缓存的支持,比如 in-mem(内存)、SQLite、Redis、SQL
- 用量记录
- 支持流模式(就是一个字一个字的返回,类似打字效果)
Prompt 管理,支持各种自定义模板
拥有大量的文档加载器,比如 Email、Markdown、PDF、Youtube …
对索引的支持
- 文档分割器
- 向量化
- 对接向量存储与搜索,比如 Chroma、Pinecone、Qdrand
Chains
- LLMChain
- 各种工具 Chain
- LangChainHub
详细地址可参考:
https://www.langchain.cn/t/topic/35
测试 Langchain 工程的 3 个方法:
1 使用 Langchian 提供的 FakeListLLM
为了节约时间,直接上代码
这里 mock 下 ChatGPT, 使用 mockLLm
REPL 是 “Read–Eval–Print Loop”(读取 - 求值 - 打印 - 循环)的缩写,它是一种简单的、交互式的编程环境。
在 REPL 环境中,用户可以输入一条或多条编程语句,系统会立即执行这些语句并输出结果。这种方式非常适合进行快速的代码试验和调试。
2 使用 Langchian 提供的 HumanInputLLM,访问维基百科查询
使用维基百科工具
tools = load_tools(["wikipedia"])
这里必须要设置为中文 url 前缀,不然访问不了
set_lang("zh")
初始化 LLM
llm = HumanInputLLM(prompt_func=lambda prompt: print(f"\n===PROMPT====\n{prompt}\n=====END OF PROMPT======"))
初始化 agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("喜羊羊")
3 使用 huggingface
https://huggingface.co/docs
\1. 注册账号
\2. 创建 Access Tokens
Demo:使用模型对文档进行摘要
这里 mock 下 ChatGPT, 使用 HUGGINGFACEHUB
os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = config('HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN')
导入文本
loader = UnstructuredFileLoader("docment_store\helloLangChain.txt")
将文本转成 Document 对象
document = loader.load()
print(f'documents:{len(document)}')
初始化文本分割器
切分文本
加载 LLM 模型
创建总结链
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)
执行总结链
chain.run(split_documents)
Leader 所有的数据,本次日志对齐即完成。
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。
再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。
因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
标签:起来,chain,AI,模型,LangChain,学习,agent,LLM,方法 From: https://blog.csdn.net/python123456_/article/details/140467653