LangChain实验
本仓库专注于使用LangChain库进行实验,以构建强大的大型语言模型(LLM)应用程序。通过利用最先进的语言模型,如OpenAI的GPT-3.5 Turbo(以及即将推出的GPT-4),本项目展示了如何从YouTube视频转录创建可搜索数据库、使用FAISS库执行相似性搜索查询,并以相关和精确的信息回答用户问题。
LangChain是一个全面的框架,旨在开发由语言模型驱动的应用程序。它不仅仅是通过API调用LLM,因为最先进和差异化的应用程序还具有数据感知和代理能力,使语言模型能够连接其他数据源并与环境互动。LangChain框架专门为解决这些原则而构建。
LangChain
LangChain文档的Python特定部分涵盖了几个主要模块,每个模块都提供了示例、操作指南、参考文档和概念指南。这些模块包括:
- 模型:LangChain支持的各种模型类型和模型集成。
- 提示:提示管理、优化和序列化。
- 记忆:链或代理调用之间的状态持久化,包括标准记忆接口、记忆实现以及使用记忆的链和代理示例。
- 索引:将LLM与自定义文本数据结合以增强其功能。
- 链:调用序列,可以是对LLM的调用,也可以是对不同实用工具的调用,具有标准接口、集成和端到端链示例。
- 代理:做出行动决策、观察结果并重复此过程直至完成的LLM,具有标准接口、代理选择和端到端代理示例。
使用案例
使用LangChain,开发人员可以创建各种应用程序,如客户支持聊天机器人、自动内容生成器、数据分析工具和智能搜索引擎。这些应用程序可以帮助企业简化工作流程、减少人工劳动并改善客户体验。
服务
通过将基于LangChain的应用程序作为服务销售给企业,您可以提供定制解决方案以满足他们的特定需求。例如,公司可以受益于处理客户询问的可定制聊天机器人、用于营销的个性化内容创建工具,或利用LLM强大功能提取有价值见解的内部数据分析系统。可能性是巨大的,LangChain的灵活框架使其成为在不同行业开发和部署高级语言模型应用程序的理想选择。
要求
OpenAI API模型
OpenAI API由一系列具有不同功能和价格点的模型提供支持。您还可以通过微调对我们的原始基础模型进行有限的定制,以适应您的特定用例。
安装
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git
2. 创建Python环境
使用venv
或conda
创建Python 3.6或更高版本的环境。使用venv
:
cd langchain-experiments
python3 -m venv env
source env/bin/activate
使用conda
:
cd langchain-experiments
conda create -n langchain-env python=3.8
conda activate langchain-env
3. 安装所需依赖
pip install -r requirements.txt
4. 在.env文件中设置密钥
首先,在项目的根目录下创建一个.env
文件。在文件中添加您的OpenAI API密钥:
OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
保存并关闭文件。在您的Python脚本或Jupyter笔记本中,使用以下代码加载.env
文件:
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
通过使用正确的环境变量命名约定,您无需手动将密钥存储在单独的变量中并将其传递给函数。需要API密钥的库或包将自动识别OPENAI_API_KEY
环境变量并使用其值。
需要时,您可以作为环境变量访问OPENAI_API_KEY
:
import os
api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
现在您的Python环境已设置完毕,可以继续进行实验了。
Datalumina
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教程
有关如何使用LangChain库和运行实验的视频教程,请访问YouTube频道:youtube.com/@daveebbelaar