LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Use esta integração gratuitamenteIntegração LangChain, criar aplicações Retrieval-Augmented Generation com Zilliz Cloud
O LangChain funciona como uma estrutura para o desenvolvimento de aplicações baseadas em modelos linguísticos, oferecendo uma série de capacidades valiosas:
- Funcionalidade sensível ao contexto: A LangChain permite que as aplicações sejam conscientes do contexto, ligando perfeitamente os modelos de linguagem a fontes contextuais, tais como instruções, exemplos de poucas imagens ou conteúdos relevantes armazenados em bases de dados Vetor. Esta integração melhora a capacidade de uma aplicação para fornecer respostas baseadas no contexto e no raciocínio.
- Capacidades de raciocínio: Com o LangChain, as aplicações podem confiar nos modelos de linguagem para tarefas de raciocínio avançadas, permitindo-lhes tomar decisões informadas sobre a resposta com base no contexto fornecido e tomar as medidas adequadas.
As principais propostas de valor da LangChain abrangem:
- Componentes modulares: O LangChain fornece abstracções facilmente acessíveis para trabalhar com modelos de linguagem, acompanhadas por um conjunto diversificado de implementações para cada abstração. Estes componentes modulares são fáceis de utilizar e podem ser integrados sem esforço, utilizando toda a estrutura LangChain ou apenas componentes específicos.
- Cadeias de prateleira: A LangChain oferece cadeias pré-configuradas, conjuntos organizados de componentes concebidos para realizar tarefas específicas de nível superior. Estas cadeias prontas a usar simplificam o início dos projectos. Para aplicações mais complexas, os componentes da LangChain permitem a personalização direta de cadeias existentes ou a criação de cadeias inteiramente novas.
Aprender LangChain
- Tutorial | Guia definitivo para começar a usar a LangChain
- Tutorial | Usando LangChain para auto-consulta em um banco de dados vetorial
- Docs | Resposta a perguntas sobre documentos com Zilliz Cloud e LangChain
- Vídeo com Harrison Chase | Memória para aplicações LLM: Diferentes técnicas de recuperação para obter o contexto mais relevante
- Vídeo com Yujian Tang | Como adicionar memória de conversação a um LLM utilizando LangChain
- Vídeo com Lance Martin | Depurando suas aplicações RAG com LangSmith