langchain hub

LangChain Hub

Este repositório está sendo substituído por nosso produto hospedado LangChain Hub! Visite-o em https://smith.langchain.com/hub

Introdução

Inspirando-se no Hugging Face Hub, LangChainHub é uma coleção de todos os artefatos úteis para trabalhar com primitivos LangChain, como prompts, cadeias e agentes. O objetivo deste repositório é ser um recurso central para compartilhar e descobrir prompts, cadeias e agentes de alta qualidade que se combinam para formar aplicações LLM complexas.

Estamos começando o hub com uma coleção de prompts e esperamos que a comunidade LangChain acrescente algo a esta coleção. Esperamos expandir para redes e agentes em breve.

Contribuindo

Como estamos usando o GitHub para organizar este Hub, a melhor maneira de adicionar artefatos pode ser feita de três maneiras:

1. Crie um fork e abra um PR no repositório.
2. Crie um problema no repositório com detalhes do artefato que você gostaria de adicionar.
3. Adicione um artefato com o formulário do Google apropriado:
   • Solicitações

Cada um dos diferentes tipos de artefatos (listados abaixo) terá instruções diferentes sobre como carregá-los. Consulte a documentação apropriada para fazer isso.

Solicitações

Em um nível superior, os prompts são organizados por caso de uso dentro do diretório prompts . Para carregar um prompt no LangChain, você deve usar o seguinte trecho de código:

 from langchain . prompts import load_prompt

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

Além dos próprios arquivos de prompt, cada subdiretório também contém um README explicando a melhor forma de usar esse prompt na cadeia LangChain apropriada.

Para obter informações mais detalhadas sobre como os prompts são organizados no Hub e qual a melhor forma de carregá-los, consulte a documentação aqui.

? Correntes

Em um nível superior, as cadeias são organizadas por caso de uso dentro do diretório chains . Para carregar uma cadeia no LangChain, você deve usar o seguinte trecho de código:

 from langchain . chains import load_chain

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

Além dos próprios arquivos de cadeia, cada subdiretório também contém um README explicando o que essa cadeia contém.

Para obter informações mais detalhadas sobre como as cadeias são organizadas no Hub e a melhor forma de carregá-las, consulte a documentação aqui.

? Agentes

Em um nível superior, os agentes são organizados por caso de uso dentro do diretório agents . Para carregar um agente no LangChain, você deve usar o seguinte trecho de código:

 from langchain . agents import initialize_agent

llm = ...
tools = ...

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

Além dos próprios arquivos do agente, cada subdiretório também contém um README explicando o que o agente contém.

Para obter informações mais detalhadas sobre como os agentes são organizados no Hub e qual a melhor forma de fazer upload de um, consulte a documentação aqui.

? Executores de Agentes

Em breve!