萱仔大模型学习记录5-langchain实战
前面我的bert+lora微调已经跑出了不错的结果,我也学会了如何在bert上使用Lora进行微调,我后续会补充一个医疗意图识别的项目于这个系列,现在这个医疗意图识别代码还暂时不准备公开。我就继续按照我的计划学习一番LangChain。
LangChain是一个用于构建语言模型应用程序的框架。 LangChain提供了多个模块来简化开发和集成语言模型的过程。以下是 LangChain 的七个主要模块及其详细介绍:
1. LLMs (Language Models)
- 功能: 这个模块处理与各种语言模型的交互。你可以使用它来加载预训练的语言模型,或者自定义和训练自己的模型。
- 核心组件:
LLM: 用于封装语言模型的基类。OpenAI: 对接 OpenAI 的模型(如 GPT-3, GPT-4)。
2. Prompts
- 功能: 用于生成和管理提示(prompts),以便有效地与语言模型进行交互。提供了构建和优化提示的工具。
- 核心组件:
PromptTemplate: 用于定义和格式化提示模板。PromptChain: 用于管理多个提示的链式处理。
3. Agents
- 功能: 允许创建智能代理(agents),这些代理可以处理复杂的任务和对话,并决定如何调用不同的工具或模型。
- 核心组件:
Agent: 处理任务和对话的智能代理。AgentExecutor: 执行代理任务的类。
4. Chains
- 功能: 用于将多个组件(如提示、模型、数据)连接在一起,以实现更复杂的工作流和数据处理管道。
- 核心组件:
Chain: 基类,用于创建链式工作流。SequentialChain: 按顺序执行多个步骤的链。
5. Memory
- 功能: 用于管理和存储会话中的信息,以便在对话中保持上下文和状态。
- 核心组件:
Memory: 用于存储和检索会话信息。ConversationBufferMemory: 专门用于对话的缓冲记忆。
6. Tools
- 功能: 提供了一些工具和功能,用于扩展语言模型的能力,如数据检索、处理和转换。
- 核心组件:
Tool: 基类,用于定义各种工具。APITool: 对接外部API的工具。
7. Callbacks
- 功能: 提供了回调功能,用于在模型运行过程中进行日志记录、监控和其他自定义操作。
- 核心组件:
CallbackHandler: 用于处理和管理回调操作。Logger: 记录模型运行的日志信息。
LangChain的demo使用方法:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage"""
api_key = ""
api_base = ""
model_name = ""
"""chat = ChatOpenAI(model="yi-spark",temperature=0.3,max_tokens=200,api_key='',base_url=""
)messages = [SystemMessage(content="你是一名精通 python 的专家"),HumanMessage(content="写一个 python 的 hello world 程序"),
]response = chat.invoke(messages)print(response.content)
这是运行的结果:
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