langchain experiments

langchain experiments

该存储库侧重于尝试使用 LangChain 库来构建具有大型语言模型 (LLM) 的强大应用程序。通过利用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo（以及即将推出的 GPT-4）等最先进的语言模型，该项目展示了如何从 YouTube 视频脚本创建可搜索数据库，使用 FAISS 库执行相似性搜索查询，以及用相关且准确的信息回答用户问题。

LangChain是一个综合框架，旨在开发由语言模型支持的应用程序。它不仅仅是通过 API 调用 LLM，因为最先进和差异化的应用程序也是数据感知和代理的，使语言模型能够与其他数据源连接并与其环境交互。 LangChain 框架是专门为解决这些原则而构建的。

浪链

LangChain 文档的 Python 特定部分涵盖了几个主要模块，每个模块都提供示例、操作指南、参考文档和概念指南。这些模块包括：

1. 模型：LangChain支持的各种模型类型和模型集成。
2. 提示：提示管理、优化、序列化。
3. 内存：链或代理调用之间的状态持久性，包括标准内存接口、内存实现以及利用内存的链和代理的示例。
4. 索引：将法学硕士与自定义文本数据相结合以增强其能力。
5. 链：对 LLM 或不同实用程序的调用序列，具有标准接口、集成和端到端链示例。
6. 代理：法学硕士，通过标准界面、代理选择和端到端代理示例，做出有关操作的决策、观察结果并重复该过程直至完成。

使用案例

通过LangChain，开发人员可以创建各种应用程序，例如客户支持聊天机器人、自动化内容生成器、数据分析工具和智能搜索引擎。这些应用程序可以帮助企业简化工作流程、减少体力劳动并改善客户体验。

服务

通过将基于LangChain的应用程序作为服务出售给企业，您可以提供量身定制的解决方案来满足他们的特定需求。例如，公司可以受益于处理客户询问的可定制聊天机器人、用于营销的个性化内容创建工具或利用法学硕士的力量提取有价值见解的内部数据分析系统。可能性是巨大的，LangChain灵活的框架使其成为在不同行业开发和部署高级语言模型应用程序的理想选择。

要求

• Python 3.6 或更高版本
• 浪链库
• OpenAI API 密钥
• SerpAPI API 密钥

OpenAI API 模型

OpenAI API 由具有不同功能和价格点的多种模型提供支持。您还可以通过微调，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。

安装

1. 克隆存储库

git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git

2.创建Python环境

使用venv或conda Python 3.6 或更高版本。使用venv ：

 cd langchain-experiments
python3 -m venv env
source env/bin/activate

使用conda ：

 cd langchain-experiments
conda create -n langchain-env python=3.8
conda activate langchain-env

3.安装所需依赖

pip install -r requirements.txt

4. 在 .env 文件中设置密钥

首先，在项目根目录下创建一个.env文件。在文件内，添加您的 OpenAI API 密钥：

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

保存文件并关闭它。在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中，使用以下代码加载.env文件：

 from dotenv import load_dotenv , find_dotenv
load_dotenv ( find_dotenv ())

通过对环境变量使用正确的命名约定，您不必手动将密钥存储在单独的变量中并将其传递给函数。需要 API 密钥的库或包将自动识别OPENAI_API_KEY环境变量并使用其值。

需要时，您可以将OPENAI_API_KEY作为环境变量访问：

 import os
api_key = os . environ [ 'OPENAI_API_KEY' ]

现在您的 Python 环境已设置完毕，您可以继续运行实验。

数据发光公司

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教程

有关如何使用 LangChain 库和运行实验的视频教程，请访问 YouTube 频道：youtube.com/@daveebbelaar