langchain hub

LangChainHub

Этот репозиторий заменяется нашим размещенным продуктом LangChain Hub! Посетите его по адресу https://smith.langchain.com/hub.

Введение

Вдохновленный Hugging Face Hub, LangChainHub представляет собой коллекцию всех артефактов, полезных для работы с примитивами LangChain, такими как подсказки, цепочки и агенты. Цель этого репозитория — стать центральным ресурсом для обмена и обнаружения высококачественных подсказок, цепочек и агентов, которые объединяются в сложные приложения LLM.

Мы начинаем работу с коллекцией подсказок и с нетерпением ждем, когда сообщество LangChain пополнит эту коллекцию. Мы надеемся в ближайшее время расшириться до сетей и агентов.

Содействие

Поскольку для организации этого хаба мы используем GitHub, добавлять артефакты лучше всего одним из трех способов:

1. Создайте форк, а затем откройте PR против репо.
2. Создайте задачу в репозитории с подробной информацией об артефакте, который вы хотите добавить.
3. Добавьте артефакт с помощью соответствующей формы Google:
   • Подсказки

Для каждого типа артефактов (перечисленных ниже) будут предусмотрены разные инструкции по их загрузке. Для этого обратитесь к соответствующей документации.

Подсказки

На высоком уровне подсказки организованы по вариантам использования внутри каталога prompts . Чтобы загрузить приглашение в LangChain, вам следует использовать следующий фрагмент кода:

 from langchain . prompts import load_prompt

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

Помимо самих файлов подсказок, каждый подкаталог также содержит README, объясняющий, как лучше всего использовать эту подсказку в соответствующей цепочке LangChain.

Более подробную информацию о том, как организованы подсказки в Хабе и как их лучше загрузить, можно найти в документации здесь.

? Цепи

На высоком уровне цепочки организованы по вариантам использования внутри каталога chains . Чтобы загрузить цепочку в LangChain, вам следует использовать следующий фрагмент кода:

 from langchain . chains import load_chain

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

Помимо самих файлов цепочки, каждый подкаталог также содержит README, объясняющий, что содержит эта цепочка.

Более подробную информацию о том, как организованы цепочки в Хабе и как их лучше загрузить, можно найти в документации здесь.

? Агенты

На высоком уровне агенты организованы по вариантам использования внутри каталога agents . Чтобы загрузить агента в LangChain, вам следует использовать следующий фрагмент кода:

 from langchain . agents import initialize_agent

llm = ...
tools = ...

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

Помимо самих файлов агента, каждый подкаталог также содержит README, объясняющий, что содержит этот агент.

Более подробную информацию о том, как агенты организованы в Хабе и как их лучше загрузить, можно найти в документации здесь.

? Агент Исполнители

Вскоре!