LangChain简介：人工智能驱动的语言建模

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欢迎来到浪链的世界，人工智能 (AI) 和人类思维在这里融合，创造出突破性的语言应用程序。释放人工智能驱动的语言建模的力量，潜入一个充满无限可能性的宇宙。 Backward Skip 10s Play Video Forward Skip 10s 目录 要点 LangChain是一个人工智能框架，具有独特的功能，可以简化基于语言的应用程序的开发。 它为通用人工智能提供了一套功能，包括模型 I/O 和数据连接、链接口和内存、代理和回调。 LangChain 拥有大量现实世界的用例和示例，以及用于开发生产就绪的人工智能语言应用程序的调试和优化工具。 了解 LangChain：概述 LangChain 徽标，由鹦鹉表情符号和链环表情符号组成 LangChain是一个模块化框架，有助于开发人工智能驱动的语言应用程序，包括机器学习。


它可以在 Python 和 JavaScript 中使用。它被跨国公司、初创公司和个人所使用，使其成为计算机科  电话号码列表 学领域的多功能工具。但浪链与其他人工智能框架的区别到底是什么？ 秘密在于其独特的功能，提供了广泛的工具来创建模仿人脑语言处理能力的应用程序。LangChain简化了创建生成式人工智能应用程序界面的过程，简化了各种自然语言处理工具的使用，并组织大量数据以方便访问。从根据特定文档构建问答系统到开发聊天机器人和代理，浪链证明了自己在现代人工智能领域的价值。让我们看一下这些功能。 浪链主要特点 LangChain拥有一系列功能，例如： 型号输入/输出 恢复 链接口 记忆 代理人 回调 所有这些功能旨在创建一种可以与人类智能相媲美的人工智能驱动的语言应用程序，其最终目标是通过使用人工神经网络来实现通用人工智能，其灵感来自于人脑的复杂性和复杂性。人类思维。 模型 I/O 和检索 模型I/O和检索是LangChain创建强大的人工智能应用程序能力的基石。



这些功能提供： 与各种语言模型无缝集成 与外部数据源无缝集成 基于神经网络的人工智能应用程序的功能增强 模型 I/O 有助于提示的管理，使语言模型能够通过通用接口进行调用，并从神经网络模型输出中提取信息。同时，检索提供对不属于模型训练集的用户特定数据的访问。 这些功能共同为检索增强生成（RAG）奠定了基础，该技术涉及从外部源检索数据以在生成步骤中使用的链，例如总结冗长的文本或回答由深度神经网络支持的特定数据源的问题。 链接口和内存 效率和可扩展性对于任何应用程序的成功都至关重要。LangChain的链接口和内存功能使开发人员能够利用深度学习技术通过控制信息流和数据存储来构建高效且可扩展的应用程序。 想知道是什么让这些功能在开发过程中如此重要？LangChain中的链接口是为需要“链式”方法的应用程序而设计的，它既可以处理结构化数据，也可以处理非结构化数据。同时，LangChain 中的内存被定义为在链/代理调用之间持续存在的状态，可用于存储卷积神经网络处理的信息（在类似聊天的应用程序中很重要，因为对话通常会引用之前的消息）。