使用 Hugging Face 模型 使用 Hugging Face 模型 使用 Hugging Face 模型之前，需要先设置环境变量 import os os . environ [ 'HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN' ] = '' 使用在线的 Hugging Face 模型 from langch...

总结 总结 所有的案例都基本已经结束了，希望大家能通过这篇文章的学习有所收获。这篇文章只是对 LangChain 一个初级的讲解，高级的功能希望大家继续探索。 并且因为 LangChain 迭代极快，所以后面肯定会随着AI继续的发展，还会迭代出更好用的功能，所以我非常看好这个开源库。 希望大家能结合 LangChain 开发出更有创意的产品，而不仅...

构建向量索引数据库 构建向量索引数据库 我们上个案例里面有一步是将 document 信息转换成向量信息和embeddings的信息并临时存入 Chroma 数据库。 因为是临时存入，所以当我们上面的代码执行完成后，上面的向量化后的数据将会丢失。如果想下次使用，那么就还需要再计算一次embeddings，这肯定不是我们想要的。 那么，这个案例我们就...

结构化输出 结构化输出 有时候我们希望输出的内容不是文本，而是像 json 那样结构化的数据。 from langchain . output_parsers import StructuredOutputParser , ResponseSchema from langchain . prompts import Pro...

用 OpenAI 连接万种工具 用 OpenAI 连接万种工具 我们主要是结合使用 zapier 来实现将万种工具连接起来。 所以我们第一步依旧是需要申请账号和他的自然语言 api key。https://zapier.com/l/natural-language-actions 他的 api key 虽然需要填写信息申请。但是基本填入信息后，...

使用Memory实现一个带记忆的对话机器人 使用Memory实现一个带记忆的对话机器人 上一个例子我们使用的是通过自定义一个列表来存储对话的方式来保存历史的。 当然，你也可以使用自带的 memory 对象来实现这一点。 from langchain . memory import ChatMessageHistory from l...

完成一次问答 完成一次问答 第一个案例，我们就来个最简单的，用 LangChain 加载 OpenAI 的模型，并且完成一次问答。 在开始之前，我们需要先设置我们的 openai 的 key，这个 key 可以在用户管理里面创建，这里就不细说了。 import os os . environ [ "OPENAI_API_KEY" ] = ...

对超长文本进行总结 对超长文本进行总结 假如我们想要用 openai api 对一个段文本进行总结，我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api 最大的 token 限制就会报错。 这时，我们一般会进行对文章进行分段，比如通过 tiktoken 计算并分割，然后将各段发送给 api 进行总结，最后将各段的总结再进行一个全部...

介绍 介绍 众所周知 OpenAI 的 API 无法联网的，所以如果只使用自己的功能实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能肯定是无法实现的。所以，我们来介绍一个非常强大的第三方开源库：LangChain 。 文档地址：https://python.langchain.com/en/latest...

通过 Google 搜索并返回答案 通过 Google 搜索并返回答案 接下来，我们就来搞点有意思的。我们来让我们的 OpenAI api 联网搜索，并返回答案给我们。 这里我们需要借助 Serpapi 来进行实现，Serpapi 提供了 google 搜索的 api 接口。 首先需要我们到 Serpapi 官网上注册一个用户，https://se...