langchain experiments

langchain experiments

該儲存庫專注於嘗試使用 LangChain 庫來建立具有大型語言模型 (LLM) 的強大應用程式。透過利用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo（以及即將推出的 GPT-4）等最先進的語言模型，該專案展示瞭如何從 YouTube 影片腳本建立可搜尋資料庫，使用 FAISS 庫執行相似性搜尋查詢，以及用相關且準確的資訊回答使用者問題。

LangChain是一個綜合框架，旨在開發由語言模型支援的應用程式。它不僅僅是透過 API 呼叫 LLM，因為最先進和差異化的應用程式也是資料感知和代理的，使語言模型能夠與其他資料來源連接並與其環境互動。 LangChain 框架是專門為解決這些原則而建構的。

浪鏈

LangChain 文件的 Python 特定部分涵蓋了幾個主要模組，每個模組都提供範例、操作指南、參考文件和概念指南。這些模組包括：

1. 模型：LangChain支援的各種模型類型和模型整合。
2. 提示：提示管理、最佳化、序列化。
3. 記憶體：鍊或代理呼叫之間的狀態持久性，包括標準記憶體介面、記憶體實作以及利用記憶體的鍊和代理的範例。
4. 索引：將法學碩士與自訂文字資料結合以增強其能力。
5. 鏈：對 LLM 或不同實用程式的呼叫序列，具有標準介面、整合和端到端鏈範例。
6. 代理：法學碩士，透過標準介面、代理選擇和端到端代理範例，做出有關操作的決策、觀察結果並重複該過程直至完成。

使用案例

透過LangChain，開發人員可以創建各種應用程序，例如客戶支援聊天機器人、自動化內容生成器、數據分析工具和智慧搜尋引擎。這些應用程式可以幫助企業簡化工作流程、減少體力勞動並改善客戶體驗。

服務

透過將基於LangChain的應用程式作為服務出售給企業，您可以提供量身定制的解決方案來滿足他們的特定需求。例如，公司可以受益於處理客戶詢問的可自訂聊天機器人、用於行銷的個人化內容創建工具或利用法學碩士的力量提取有價值見解的內部數據分析系統。可能性是巨大的，LangChain靈活的框架使其成為在不同行業開發和部署高級語言模型應用程式的理想選擇。

要求

• Python 3.6 或更高版本
• 浪鏈庫
• OpenAI API 金鑰
• SerpAPI API 金鑰

OpenAI API 模型

OpenAI API 由具有不同功能和價格點的多種模型提供支援。您還可以透過微調，針對您的特定用例對我們的原始基本模型進行有限的客製化。

安裝

1. 克隆儲存庫

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

2.創建Python環境

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.安裝所需依賴

pip install -r requirements.txt

4. 在 .env 檔案中設定密鑰

首先，在專案根目錄下建立一個.env檔。在文件內，新增您的 OpenAI API 金鑰：

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

儲存文件並關閉它。在 Python 腳本或 Jupyter Notebook 中，使用以下程式碼載入.env檔：

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

透過對環境變數使用正確的命名約定，您不必手動將金鑰儲存在單獨的變數中並將其傳遞給函數。需要 API 金鑰的庫或套件將自動識別OPENAI_API_KEY環境變數並使用其值。

需要時，您可以將OPENAI_API_KEY作為環境變數存取：

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

現在您的 Python 環境已設定完畢，您可以繼續執行實驗。

數據發光公司

本文檔由 Datalumina 提供給您。我們幫助資料分析師、工程師和科學家啟動並擴展成功的自由工作——每年 10 萬美元以上、有趣的專案、滿意的客戶。如果您想了解更多關於我們的工作，您可以訪問我們的網站並訂閱我們的新聞通訊。請隨意與您的數據朋友和同事分享此文件。

教學

有關如何使用 LangChain 庫和運行實驗的影片教程，請訪問 YouTube 頻道：youtube.com/@daveebbelaar