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Langchain入门

LangChain 是一个用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。 LangChain 模板：一系列易于部署的参考架构，适用于各种任务。 LangServe：用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。这些产品共同简化了整个应用程序生命周期：开发：在 LangChain/LangChain.js 中编写您的应用程序。使用模板作为参考开始运行。 LangChain Libraries LangChain包的主要价值道具有：组件：用于处理语言模型的可组合工具和集成。 API参考请前往参考部分，获取 LangChain 和 LangChain Experimental Python 包中所有类和方法的完整文档。

从大数据到人工智能

2025-09-09

1.6K0

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LangChain 简介

链式调用：LangChain支持将多个语言模型链式调用，一个模型的输出可以作为另一个模型的输入，实现更复杂的功能。记忆机制：LangChain有记忆机制来存储信息，在不同的提示调用之间共享上下文。流式处理：LangChain支持流式处理，可以实时获取语言模型生成的文本。 Python友好：LangChain提供了Python式的API，使用装饰器将普通函数转换为调用语言模型的函数。可扩展性：LangChain具有很好的可扩展性，可以轻松集成不同的语言模型、提示模板等。高级功能：LangChain内置了诸如输出解析、可选参数渲染等高级功能来简化开发。开源：LangChain是一个开源项目，社区活跃，便于进行定制化开发。核心概念 1. LangChain是一个活跃的开源项目，便于进行定制化开发。

2023-09-06

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【LangChain系列】【使用LangChain连接MySQL实践&运行】

一、LangChain1-1、介绍LangChain是一个框架，用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。 LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。 1-2、特点LangChain的特点如下：大语言模型(llm): LangChain为自然语言处理提供了不同类型的模型，这些模型可用于处理非结构化文本数据，并且可以基于用户的查询检索信息PromptTemplates 二、LangChain连接MySQL&run2-1、安装pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-experimental langchain-openaipip install langchain_experimental2-2、导入相关包from langchain_community.chat_models.tongyi

2024-09-21

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腾讯技术创作特训营S9

解读LangChain

通过融合先进原则，LangChain正在重新定义通过传统API可以实现的极限。此外，LangChain应用程序是主动的，使语言模型能够轻松地与其环境交互和适应。Langchain由几个模块组成。 LangChain 中的核心概念 LangChain简化了Prompt提示词的管理，提供提供了优化能力，为所有LLM提供了通用接口，并包括用于处理LLM的常用程序。基于LangChain 的典型用例 LangChain 作为一款先进的语言模型应用开发框架，它赋能开发者基于底层语言模型打造出各种智能语言应用。【参考资料与关联阅读】 LangChain 中文网：https://www.langchain.asia/ LangChain 文档：https://python.langchain.com/docs/ get_started/introduction LangChain 博客：https://blog.langchain.dev/ https://minimaxir.com/2023/07/langchain-problem

半吊子全栈工匠

2023-09-28

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【LangChain系列1】【LangChain表达式 (LCEL)】

一、LangChain1-1、介绍LangChain是一个框架，用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。 LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。（即，其中的每个模块抽象，都是源于对大模型的深入理解和实践经验，由许多开发者提供出来的标准化流程和解决方案的抽象，再通过灵活的模块化组合，才得到了langchain）1-2、LangChain抽象出来的核心模块想象一下由上边的内容，引出LangChain抽象的一些核心模块：LangChain通过模块化的方式去高级抽象LLM在不同场景下的能力，其中LangChain抽象出的最重要的核心模块如下：‘Model I/O ： 1-5、安装pip install langchain二、LangChain表达式——LCEL2-1、LCEL介绍LangChain 表达式语言（LCEL）是一种声明式的方法，用于轻松组合多个组件来构建复杂的处理链条

2025-01-03

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腾讯技术创作特训营S11#重启人生

介绍让我们首先来了解LangChain的基本构建块——即链。 LangChain中的链是什么？链是通过以逻辑方式连接一个或多个大型语言模型（LLMs）而获得的。 from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI( model_name 附言：检查LangChain中任何链的base.py中的_call()是一个很好的实践，以了解底层工作原理。 LangChain支持许多代理，但坦率地说，我在教程和YouTube视频中遇到的最常见的代理是zero-shot-react-description。 from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.agents

2024-03-12

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初识LangChain

1 langchain是什么以及发展过程 LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程，也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 LangChain提供支持检索增强生成式的Chain。使用时，这些 Chain 会首先与外部数据源进行交互以获得对应数据，然后再利用获得的数据与 LLMs 进行交互。 LangChain 为代理提供了标准接口，可供选择的代理，以及一些端到端的代理的示例 Memory chain 或 agent 调用之间的状态持久化。 LangChain 为内存提供了准接口三并提供了↖系烈COn的内存实现 Evaluation LangChain 还提供了非常多的评估能力以允许我们可以更方便的对 LLMs 进行评估 3 langchain 官网：https://python.langchain.com 命令安装 $ pip install langchain $ conda install langchain -c conda-forge

2025-06-01

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【LangChain系列】【基于Langchain的Pandas&csv Agent】

一、LangChain1-1、介绍LangChain是一个框架，用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。 LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。 1-2、特点LangChain的特点如下：大语言模型(llm): LangChain为自然语言处理提供了不同类型的模型，这些模型可用于处理非结构化文本数据，并且可以基于用户的查询检索信息PromptTemplates 二、Pandas&csv Agent2-1、安装pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-experimental /GPT开发LangChain官网

2024-09-25

1.3K0

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腾讯技术创作特训营S9

LangChain学习：chains

LLMRouterChain learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain 1. LLMChain from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import ChatPromptTemplate import MultiPromptChain from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser from langchain.prompts import PromptTemplate destination_chains = {} for p_info in prompt_infos:

2023-07-21

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langChain 快速入门

langChain快速入门一、LangChain表达式语言在没有LangChain之前，你可能需要手动拼接字符串、调用API、再手动解析返回的文本。 LangChain通过LCEL（LangChain表达式语言）将这些步骤标准化。一个基础的链通常由三个核心组件组成：PromptTemplate(提示词模板)：将用户的原始输入格式化为结构化的指令。在LangChain中，提示词模板就像是一个“填空题”。它不仅包含你对AI的指令，还预留了变量位置，方便我们重复使用。在LangChain中，我们可以轻松切换不同的模型（如OpenAI、Anthropic或国产模型）。 4.运行你的第一个链在LangChain中，我们使用.invoke()方法来触发这个链。我们将这三个参数放在一个字典（Dictionary）里传进去。

AI工程架构师

2026-03-11

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客服大模型机器人