LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Usa questa integrazione gratuitamenteIntegrazione di LangChain, creazione di applicazioni di recupero e generazione aumentata con Zilliz Cloud
LangChain è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici, che offre una serie di preziose funzionalità:
- Funzionalità consapevole del contesto: LangChain consente alle applicazioni di essere consapevoli del contesto, collegando senza soluzione di continuità i modelli linguistici con le fonti contestuali, come le istruzioni, gli esempi o i contenuti rilevanti memorizzati nei database dei vettori. Questa integrazione migliora la capacità dell'applicazione di fornire risposte basate sul contesto e sul ragionamento.
- **Con LangChain, le applicazioni possono affidarsi ai modelli linguistici per compiti di ragionamento avanzati, consentendo loro di prendere decisioni informate sulle risposte in base al contesto fornito e di intraprendere azioni appropriate.
Le principali proposte di valore di LangChain comprendono:
- Componenti modulari: LangChain fornisce astrazioni facilmente accessibili per lavorare con i modelli linguistici, accompagnate da una serie di implementazioni diverse per ciascuna astrazione. Questi componenti modulari sono facili da usare e possono essere integrati senza sforzo, utilizzando l'intero framework LangChain o solo componenti specifici.
- Catene di scaffale: LangChain offre catene preconfigurate, assemblaggi organizzati di componenti progettati per svolgere compiti specifici di livello superiore. Queste catene "off-the-shelf" semplificano l'avvio dei progetti. Per le applicazioni più complesse, i componenti di LangChain consentono di personalizzare facilmente le catene esistenti o di crearne di completamente nuove.
Imparare LangChain
- Tutorial | Guida definitiva per iniziare con LangChain
- Tutorial | Usare LangChain per auto-interrogare un database vettoriale
- Docs | Risposta alle domande sui documenti con Zilliz Cloud e LangChain
- Video con Harrison Chase | Memoria per applicazioni LLM: Diverse tecniche di recupero per ottenere il contesto più rilevante
- Video con Yujian Tang | Come aggiungere la memoria conversazionale a un LLM usando LangChain
- Video con Lance Martin | Debug delle applicazioni RAG con LangSmith