LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Используйте эту интеграцию бесплатноИнтеграция с LangChain, создание приложений с расширенным поиском и генерацией с помощью Zilliz Cloud
LangChain служит основой для разработки приложений на основе языковых моделей, предлагая целый ряд ценных возможностей:
- Функциональность с учетом контекста: LangChain позволяет приложениям учитывать контекст, плавно соединяя языковые модели с контекстными источниками, такими как инструкции, примеры или релевантный контент, хранящийся в базах данных Vector. Такая интеграция расширяет возможности приложения по предоставлению ответов, основанных на контексте и аргументации.
- Возможности аргументации: С помощью LangChain приложения могут полагаться на языковые модели для решения сложных задач аргументации, позволяя им принимать обоснованные решения о реагировании на основе предоставленного контекста и предпринимать соответствующие действия.
Основные ценностные предложения LangChain включают в себя:
- Модульные компоненты: LangChain предоставляет легкодоступные абстракции для работы с языковыми моделями, сопровождаемые разнообразным набором реализаций для каждой абстракции. Эти модульные компоненты удобны для пользователя и могут быть легко интегрированы, используя весь фреймворк LangChain или только отдельные компоненты.
- Готовые цепочки: LangChain предлагает предварительно сконфигурированные цепочки, организованные сборки компонентов, предназначенные для выполнения конкретных задач более высокого уровня. Эти готовые цепочки упрощают начало проектов. Для более сложных приложений компоненты LangChain позволяют легко настраивать существующие цепочки или создавать совершенно новые.
Изучение LangChain
- Учебное пособие | Ultimate Guide to Getting Started with LangChain
- Учебник | Использование LangChain для самостоятельного запроса к векторной базе данных
- Документы | Ответы на вопросы по документам с помощью Zilliz Cloud и LangChain
- Видео с Харрисоном Чейзом | Память для приложений LLM: Различные методы извлечения информации для получения наиболее релевантного контекста
- Видео с Юцзянь Тан | Как добавить разговорную память в LLM с помощью LangChain
- Видео с Лэнсом Мартином | Отладка приложений RAG с помощью LangSmith