5分钟明白LangChain 的输出解析器和链 有更新!
本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。
本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。
当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AI Agent?当然,借助LangChain就可以。
最近两年,我们见识了“百模大战”,领略到了大型语言模型(LLM)的风采,但它们也存在一个显著的缺陷:没有记忆。在对话中,无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain,快速为 LLM 添加记忆能力,提升对话体验。LangChain 是 LLM 应用开发领域的最大社区和最重要的框架。
LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择,它的野心也比较大,它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。而LangChain最核心的部分非 Chain 莫属。
我们知道LLM(大语言模型)的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的,对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答,此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题,一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
本文介绍LangChain里的另外1个重要的链:路由链。
在开发AI Agent(智能体)时,我们经常需要对输入数据进行预处理,这样可以更好地利用LLM。LangChain提供了一个强大的工具——转换链(TransformChain),它可以帮我们轻松实现这一任务。
作为LLM(大模型)开发框架的宠儿,LangChain在短短几年内迅速崛起,成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架,专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理,大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一,并通过几个例子进行实践。
在当今数字化的世界里,黑客精神和白帽子的角色变得愈发重要。本文将探讨黑客精神的本质,介绍白帽子的概念和职责。