langchain hub

浪链中心

该存储库将被我们托管的 LangChain Hub 产品取代！请访问 https://smith.langchain.com/hub

介绍

LangChainHub 的灵感来自 Hugging Face Hub，它集合了所有可用于处理 LangChain 原语（例如提示、链和代理）的工件。该存储库的目标是成为共享和发现高质量提示、链和代理的中心资源，这些提示、链和代理结合在一起形成复杂的法学硕士应用程序。

我们从中心开始提供一系列提示，我们期待 LangChain 社区添加到这个集合中。我们希望很快扩展到连锁店和代理商。

贡献

由于我们使用 GitHub 来组织此中心，因此最好通过以下三种方式之一来添加工件：

1. 创建一个分叉，然后针对该存储库打开一个 PR。
2. 在存储库上创建一个问题，其中包含您要添加的工件的详细信息。
3. 使用适当的 Google 表单添加工件：
   • 提示

每种不同类型的工件（如下所列）对于如何上传它们都有不同的说明。请参阅相应的文档来执行此操作。

提示

在较高级别上，提示是按prompts目录内的用例进行组织的。要在 LangChain 中加载提示，您应该使用以下代码片段：

 from langchain . prompts import load_prompt

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

除了提示文件本身之外，每个子目录还包含一个自述文件，解释如何在适当的 LangChain 链中最好地使用该提示。

有关如何在中心组织提示以及如何最好地上传提示的更多详细信息，请参阅此处的文档。

？链条

在较高的层次上，链是按chains目录内的用例组织的。要在 LangChain 中加载一条链，您应该使用以下代码片段：

 from langchain . chains import load_chain

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

除了链文件本身之外，每个子目录还包含一个自述文件，解释该链包含的内容。

有关如何在 Hub 中组织链以及如何最好地上传链的更多详细信息，请参阅此处的文档。

？代理商

在较高级别上，代理按agents目录内的用例进行组织。要在 LangChain 中加载代理，您应该使用以下代码片段：

 from langchain . agents import initialize_agent

llm = ...
tools = ...

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

除了代理文件本身之外，每个子目录还包含一个自述文件，解释该代理包含的内容。

有关如何在中心组织代理以及如何最好地上传代理的更多详细信息，请参阅此处的文档。

？代理执行人

即将推出！