2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发

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2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发 LangChain 就是一个 LLM 编程框架,你想开发一个基于 LLM 应用,需要什么组件它都有,直接使用就行;甚至针对常规的应用流程,它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。 LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序: 数据感知:将语言模型连接到其他数据源 自主性:允许语言模型与其环境进行交互 LangChain的主要价值在于: 组件化:为使用语言模型提供抽象层,以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的,无论您是否使用LangChain框架的其余部分。 现成的链:结构化的组件集合,用于完成特定的高级任务 现成的链使得入门变得容易。对于更复杂的应用程序和微妙的用例,组件化使得定制现有链或构建新链变得更容易。 LangChain 主体分为 6 个模块,分别是对(大语言)模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、(上下文记忆)存储管理、智能代理以及回调系统,通过文档的组织结构,你可以清晰了解到 LangChain的侧重点,以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。 深入 6 大组件LangChain 中的具体组件包括: 模型(Models),包含各大语言模型的 LangChain 接口和调用细节,以及输出解析机制。 提示模板(Prompts),使提示工程流线化,进一步激发大语言模型的潜力。 数据检索(Indexes),构建并操作文档的方法,接受用户的查询并返回最相关的文档,轻松搭建本地知识库。 记忆(Memory),通过短时记忆和长时记忆,在对话过程中存储和检索数据,让 ChatBot 记住你是谁。 链(Chains),是 LangChain 中的核心机制,以特定方式封装各种功能,并通过一系列的组合,自动而灵活地完成常见用例。 代理(Agents),是另一个 LangChain 中的核心机制,通过“代理”让大模型自主调用外部工具和内部工具,使强大的“智能化”自主 Agent 成为可能!你的 App 将产生自驱力! 多智能体系统是多个智能体组成的集合,它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的,易于管理的系统。 它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面,强调多个智能体之间的紧密群体合作,而非个体能力的自治和发挥,主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。 多智能体系统在表达实际系统时, 通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。 多智能体系统具有自主性、分布性、协调性, 并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体系统解决实际应用问题, 具有很强的鲁棒性和可靠性, 并具有较高的问题求解效率。![QQ截图20240524150229.png](https://static.golangjob.cn/240524/0bc30c08ff6d35fd3ee6acc2a37cdbad.png)

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