Langchain入门到实战-第二弹

Langchain入门到实战

  • Langchain快速入门
    • 官网地址
    • Langchain概述
    • Langchain调用大模型
    • 更新计划

Langchain快速入门

官网地址

声明: 由于操作系统, 版本更新等原因, 文章所列内容不一定100%复现, 还要以官方信息为准

https://python.langchain.com/

Langchain概述

LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LLM)驱动的应用程序的框架。

Langchain调用大模型

  • 本案例使用jupyterlab进行演示

  • 使用本地运行Ollama, 注意默认只能本机访问, 远程访问还得自行查找资源

  • 下载langchain依赖(二选一)

    • pip install langchain
    • conda install langchain -c conda-forge
  • 简单几行代码, 即可访问大模型llama2

    from langchain_community.llms import Ollama
    llm = Ollama(model="llama2")
    llm.invoke("who are you?")
    

在这里插入图片描述

  • 使用提示模板来指导其响应。提示模板将原始用户输入转换为LLM的更好输入

    from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "You are world class technical documentation writer called xiaoming"),
        ("user", "{input}")
    ])
    chain = prompt | llm 
    chain.invoke({"input": "who are you?"})
    

在这里插入图片描述

  • 转换输出的格式

    from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
    output_parser = StrOutputParser()
    chain = prompt | llm | output_parser
    chain.invoke({"input": "who are you?"})
    

在这里插入图片描述

更新计划

欲知后事如何, 请听下回分解

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