Это серия коротких рецензий, которые пройдут через горячую молву в городе, известном как Лэнгчейн.
Короче говоря, Langchain — это набор инструментов, который может привнести в наши приложения возможности мышления и принятия решений и может лучше всего подходить для серверных приложений.
Способ ответа GenZ → Приложение получает суперсилу, похожую на RedBull, которая добавляет приложению интеллектуальное измерение.
под капотом что питает ленгчейн? Давайте взглянем на очень мощные компоненты…
- LLM — большие языковые модели — Langchain предоставит API для взаимодействия с различными поставщиками языковых моделей.
- Шаблоны подсказок — это крутая техника, с помощью которой вы можете форматировать или полировать данные перед отправкой их в модели.
- Цепочки. Допустим, я хочу выполнить ряд шагов для своей сложной задачи, включающей разные модели. Для этого есть компонент, который называется цепочками.
- Агенты и инструменты — это то, что привело меня к Langchain, очень простой способ, он может склеить несколько измерений знаний и вывести значимые данные, скажем, у вас есть проблема, которая включает в себя модель + поиск Google + Wikipedia, объединяющие эти 3 могут решить проблему, чем выполнять такую задачу, у нас есть агенты и инструменты, мне это просто нравится ...
- Память. Короче говоря, она обеспечивает контекст для следующего вопроса. Думайте об этом как об интеллектуальном чат-боте.
- Загрузчики документов и указатели — это крутая штука. Допустим, у нас есть около 100 pdf-файлов, и я хочу найти там что-то очень контекстно-зависимое и значимое. Загрузчики и указатели будут подходящим инструментом.
Это всего лишь несколько маленьких замечательных возможностей, и с помощью Langchain можно создать множество бесконечных отличных вариантов использования.
В дальнейшем мы углубимся в каждый компонент :)
А сейчас до свидания !! Похлопайте, если вам это нравится.
