莲都区建设局门户网站的网站建设设计细节是什么？

网站建设设计细节,莲都区建设局门户网站,口碑好的扬中网站建设,优秀ppt案例欣赏LangChain 的核心构建模块 LLMChain LangChain 应用程序的核心构建模块语言模型 - LLMs提示模板 - Prompt templates输出解析器 - Output Parsers LLMChain 组合 LangChain 应用程序的核心构建模块 LangChain 应用程序的核心构建模块 LLMChain 由三部分组成#xff1a; 语言… LangChain 的核心构建模块 LLMChain LangChain 应用程序的核心构建模块语言模型 - LLMs提示模板 - Prompt templates输出解析器 - Output Parsers LLMChain 组合 LangChain 应用程序的核心构建模块 LangChain 应用程序的核心构建模块 LLMChain 由三部分组成 语言模型 - LLMs 语言模型是这里的核心推理引擎。为了使用 LangChain您需要了解不同类型的语言模型以及如何使用它们。提示模板 - Prompt templates 它为语言模型提供指令。它控制着语言模型的输出因此了解如何构建提示和不同的提示策略至关重要。输出解析器 - Output Parsers 它们将 LLM 的原始响应翻译成更易于使用的格式从而方便下游使用输出。 本部分我将单独介绍这三个组件然后介绍将所有组件结合在一起的 LLMChain 语言模型 - LLMs 在 LangChain 中存在两种语言模型 LLMs 将字符串作为输入并返回字符串的语言模型 LLMs 的输入/输出是简单易懂的字符串。ChatModels 聊天模型将信息列表作为输入并返回信息的语言模型 ChatModels 的输入是一个 ChatMessage 列表输出是一个 ChatMessage。ChatMessage 有两个必备组件 content内容 这是信息的内容。role角色 这是来自该 ChatMessage 的实体的角色。 LangChain 为这两种语言模型提供了一个标准接口该标准接口有两个方法 predict 接收一个字符串返回一个字符串明显是 LLMs 的方法。predict_messages 接收信息列表返回信息明显是 ChatModels 的方法。 LangChain 提供了多个对象可以轻松区分不同的角色 HumanMessage人类信息 来自人类/用户的 ChatMessage。AIMessage人工智能助手信息 来自人工智能/助手的聊天信息。SystemMessage系统信息 系统消息来自系统的聊天信息。FunctionMessage功能消息 来自函数调用的聊天信息。 初始化 llm 与 chat_model from langchain.llms import OpenAI from langchain.chat_models import ChatOpenAIllm OpenAI(openai_api_keyxxx) chat_model ChatOpenAI(openai_api_keyxxx) # 如果需要 API Key 可在博文下方留言使用 predict 方法运行字符串输入 text What would be a good company name for a company that makes colorful socks?print(llm.predict(text)) print(chat_model.predict(text))使用 predict_message 方法运行信息列表输入 from langchain.schema import HumanMessagetext What would be a good company name for a company that makes colorful socks? messages [HumanMessage(contenttext)]print(llm.predict_messages(messages)) print(chat_model.predict_messages(messages))提示模板 - Prompt templates 提示模板是什么 在大语言模型中开发人员通常不会直接将用户输入传递给语言模型而是将用户输入添加到一个较大的文本段中该文本段称为 “提示模板”Prompt Template。 提示模板的目的 这样做的目的是为了为特定任务提供更多的上下文和指导从而引导语言模型生成更有针对性的输出。