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  • 关于LangChain中的Chain

    大家好,我是码农小王,今天给大家带来一篇关于LangChain中的Chain的通俗易懂的Blog。

    什么是Chain?

    Chain可以把多个LLM连接起来,实现链式调用。就像组装乐高积木一样,我们可以把不同的LLM块组装在一起,构建出复杂的AI系统。

    几种常见的Chain

    1. LLMChain

    这是最基础的Chain,它接受LLM和Prompt作为输入,返回LLM生成的回复。可以快速构建一个问答系统。

    1. QACoordinationChain

    这个Chain串联问答系统,当一个LLM无法回答时,将问题传递给下一个LLM,实现多个LLM协作。

    1. SearchChain

    这个Chain实现搜索功能,它将用户查询传给搜索LLM,获取回复后再传给答疑LLM生成完整回复。

    运行示例

    导入必要的模块:

    from langchain.llms import OpenAI
    from langchain.chains import *

    加载LLM:

    llm = OpenAI(openai_api_key='你的key') 

    构建一个LLMChain:

    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

    提问并获取回复:

    print(chain.run("人生的意义是什么?"))  

    总结

    通过Chain模块,LangChain实现了LLM的链式调用,使构建AI系统变得像组装积木一样简单。希望大家能trying more chains, happy langchaining!

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  • Pearl – 一款用于生产环境的强化学习AI Agent库

    Pearl是一个由Meta应用强化学习团队开源的用于生产环境的强化学习AI Agent库。

    其主要特点包括:

    1. 模块化设计,可以自由组合不同的模块构建定制化的Agent。
    2. 支持动态Action空间,适用于实时推荐等需要动态生成Action的场景。
    3. 支持离线强化学习,可以利用日志数据进行训练。
    4. 支持智能探索策略,平衡探索和利用。
    5. 包含Contextual Bandit和全序列决策两种学习方式。
    6. 支持安全决策、历史汇总等功能。
    7. 内置数据增强的Replay Buffer。
    8. 相比其他库,Pearl在模块化、动态Action空间、智能探索等方面功能更强。
    9. 已应用于推荐系统、拍卖竞价等多个真实业务场景。
    10. Pearl是一个非常前沿和强大的强化学习工具库,值得研究和应用。
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