LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
無料でこの統合を利用しましょうLangChainの統合、Zilliz Cloudで検索拡張型アプリケーションを構築
LangChainは、言語モデルを利用したアプリケーションを開発するためのフレームワークとして機能し、さまざまな価値ある機能を提供する： 1.コンテクストを意識した機能性：LangChainは、言語モデルを、プロンプトの指示、数発の例文、またはVectorデータベースに格納された関連コンテンツなどのコンテキストソースとシームレスに接続することで、アプリケーションにコンテキストを認識させます。この統合により、文脈と推論に基づいた応答を提供するアプリケーションの能力が強化されます。 2.推論機能: LangChainにより、アプリケーションは高度な推論タスクのために言語モデルに依存することができ、提供されたコンテキストに基づいた応答や適切なアクションについて、情報に基づいた決定を下すことができます。
LangChainの主な価値提案は以下の通りです：
1.モジュラー・コンポーネント：LangChainは言語モデルを扱うために簡単にアクセスできる抽象化を提供します。これらのモジュラーコンポーネントはユーザフレンドリーで、LangChainフレームワーク全体を利用したり、特定のコンポーネントだけを利用したり、簡単に統合することができます。 2.既製チェーン：LangChainは、特定の上位タスクを達成するために設計されたコンポーネントの組織化されたアセンブリである、構成済みのチェーンを提供します。これらの既製チェーンは、プロジェクトの開始を簡素化します。より複雑なアプリケーションの場合、LangChainのコンポーネントは既存のチェーンを簡単にカスタマイズしたり、全く新しいチェーンを作成することができます。
LangChainを学ぶ
- チュートリアル**｜LangChain入門ガイド
- チュートリアル](https://zilliz.com/blog/using-langchain-to-self-query-vector-database)
- ドキュメント**｜Zilliz CloudとLangChainによるドキュメント上の質問応答
- Harrison Chaseとのビデオ**｜LLMアプリケーションのためのメモリ：最も関連性の高いコンテキストを取得するための様々な検索テクニック
- Yujian Tang氏とのビデオショートショート**｜LangChainを使ってLLMに会話記憶を追加する方法
- ランス・マーティンとのビデオショート**｜LangSmithを使ったRAGアプリのデバッグ