LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Usa esta integración gratisIntegración de LangChain, cree aplicaciones de generación mejorada de recuperación con Zilliz Cloud
LangChain sirve como marco para el desarrollo de aplicaciones basadas en modelos lingüísticos, ofreciendo una serie de valiosas capacidades:
- Funcionalidad consciente del contexto: LangChain permite que las aplicaciones sean conscientes del contexto al conectar sin problemas los modelos lingüísticos con fuentes contextuales, como instrucciones, ejemplos breves o contenido relevante almacenado en bases de datos de vectores. Esta integración mejora la capacidad de una aplicación para proporcionar respuestas basadas en el contexto y el razonamiento.
- **Con LangChain, las aplicaciones pueden basarse en modelos lingüísticos para tareas de razonamiento avanzadas, lo que les permite tomar decisiones informadas sobre las respuestas basadas en el contexto proporcionado y emprender las acciones adecuadas.
Las principales propuestas de valor de LangChain abarcan:
- Componentes modulares: LangChain proporciona abstracciones de fácil acceso para trabajar con modelos lingüísticos, acompañadas de un conjunto diverso de implementaciones para cada abstracción. Estos componentes modulares son fáciles de usar y se pueden integrar sin esfuerzo, utilizando todo el marco LangChain o sólo componentes específicos.
- Cadenas estándar: LangChain ofrece cadenas preconfiguradas, conjuntos organizados de componentes diseñados para realizar tareas específicas de alto nivel. Estas cadenas listas para usar simplifican el inicio de los proyectos. Para aplicaciones más complejas, los componentes de LangChain permiten personalizar directamente las cadenas existentes o crear cadenas completamente nuevas.
Aprender LangChain
- Tutorial** | Guía definitiva para empezar con LangChain
- Tutorial** | Uso de LangChain para autoconsultar una base de datos vectorial
- Documentos** | Respuesta a preguntas sobre documentos con Zilliz Cloud y LangChain
- Vídeo con Harrison Chase** | Memoria para aplicaciones LLM: Diferentes técnicas de recuperación para obtener el contexto más relevante
- Vídeo con Yujian Tang | Cómo añadir memoria conversacional a un LLM usando LangChain
- Vídeo con Lance Martin** | Depurando tus aplicaciones RAG con LangSmith