langchain hub

LangChainHub

Ce dépôt est remplacé par notre produit LangChain Hub hébergé ! Visitez-le sur https://smith.langchain.com/hub

Introduction

S'inspirant de Hugging Face Hub, LangChainHub est une collection de tous les artefacts utiles pour travailler avec les primitives LangChain telles que les invites, les chaînes et les agents. L'objectif de ce référentiel est d'être une ressource centrale pour le partage et la découverte d'invites, de chaînes et d'agents de haute qualité qui se combinent pour former des applications LLM complexes.

Nous commençons le hub avec une collection d'invites, et nous attendons avec impatience que la communauté LangChain ajoute à cette collection. Nous espérons nous étendre prochainement aux chaînes et aux agents.

Contribuer

Puisque nous utilisons GitHub pour organiser ce Hub, il est préférable d'ajouter des artefacts de l'une des trois manières suivantes :

1. Créez un fork, puis ouvrez un PR contre le repo.
2. Créez un problème sur le dépôt avec les détails de l'artefact que vous souhaitez ajouter.
3. Ajoutez un artefact avec le formulaire Google approprié :
   • Invites

Chacun des différents types d'artefacts (répertoriés ci-dessous) aura des instructions différentes sur la façon de les télécharger. Veuillez vous référer à la documentation appropriée pour ce faire.

Invites

À un niveau élevé, les invites sont organisées par cas d'utilisation dans le répertoire prompts . Pour charger une invite dans LangChain, vous devez utiliser l'extrait de code suivant :

 from langchain . prompts import load_prompt

prompt = load_prompt ( 'lc://prompts/path/to/file.json' )

En plus des fichiers d'invite eux-mêmes, chaque sous-répertoire contient également un fichier README expliquant la meilleure façon d'utiliser cette invite dans la chaîne LangChain appropriée.

Pour des informations plus détaillées sur la manière dont les invites sont organisées dans le Hub et sur la meilleure façon d'en télécharger une, veuillez consulter la documentation ici.

? Chaînes

À un niveau élevé, les chaînes sont organisées par cas d'utilisation dans le répertoire chains . Pour charger une chaîne dans LangChain, vous devez utiliser l'extrait de code suivant :

 from langchain . chains import load_chain

chain = load_chain ( 'lc://chains/path/to/file.json' )

En plus des fichiers de chaîne eux-mêmes, chaque sous-répertoire contient également un README expliquant ce que contient cette chaîne.

Pour des informations plus détaillées sur la façon dont les chaînes sont organisées dans le Hub et sur la meilleure façon d'en télécharger une, veuillez consulter la documentation ici.

? Agents

À un niveau élevé, les agents sont organisés par cas d'utilisation dans le répertoire agents . Pour charger un agent dans LangChain, vous devez utiliser l'extrait de code suivant :

 from langchain . agents import initialize_agent

llm = ...
tools = ...

agent = initialize_agent ( tools , llm , agent = "lc://agents/self-ask-with-search/agent.json" )

En plus des fichiers d'agent eux-mêmes, chaque sous-répertoire contient également un fichier README expliquant ce que contient cet agent.

Pour des informations plus détaillées sur la façon dont les agents sont organisés dans le Hub et sur la meilleure façon d'en télécharger un, veuillez consulter la documentation ici.

? Agents exécuteurs testamentaires

À venir!