langchainv1 用什么语言

郎辰是一个神奇的开源框架，他让使用 ai 开发者能够把像 g p t 四这样的大语言模型和自己的计算或数据资源结合起来。今天我们就来给想了解郎辰的朋友们介绍一下他的基本原理。我们都知道像 g p t 或者 g p t 四这样的模型具有丰富的知识，问啥都能回答的不错。但想象一下，如果你能让这个模型从你的数据文件里 找点特定的东西，那该有多好。这可能是一本书，是一个 pdf 文件，或者是带有专有信息的数据库。 long chain 就能让你把 gps 这样的模型连接到你自己的数据源。我们说的可不是把文本文件的一小部分粘贴到叉 gpt， 而是使他能引用一个装本你自有数据的数据库。而且一旦找到所需信息， long chan 还能够帮你采取行动，比如说发个带有特别信息的电子邮件等等。要实现这个功能，你得把想让语言模型用的文档切成小块，然后存到向量数据库里，这些小块以嵌入的形式储存，也就是说他们是文本的向量表 表示。这样你就能构建遵循通用流程的语言模型应用了。例如，用户提一个问题发到语言模型，在向量数据库里，用这个问题的向量表示搜相似内容，这样就能从向量数据库里找到相关的信息块给到语言模型。现在语言模型既有了初始问题，又有来自向量数据库的相关信息，所以能回答问题或采取行动了。 long chain 就是帮你搭建这种流程的应用，这些应用既能用我们自己的数据，又能采取实际行动，而不仅仅是回答问题。 这种能力为很多实际用力提供了可能性，像个人助手方面就显得尤为重要。你可以让大语言模型帮你预定机票、转账、交税等等。你还可以让大语言模型引用教学大纲，帮你快速学习资料，包括编码数据、数据科学分析都会因此受益。狼犬的核心价值可以分为三部分， 有 l l m 的包装器，让我们连接到像 t p、 t 四这样的大型元模型，或者是哈利 f 的模型。然后有锁眼，让我们为 l l m 提取相关信息链，也就是 chain， 让我们把多个组件组合起来，解决特定任务，构建整个 l l m 应用程序。 最后有 agent 让 l l m 跟外部 api 互动。当然， long chant 有很多东西要了解，而且每天都有新东西加进来，但大体上这个框架就是有模型和模型包装，有 prompt， 有链，有嵌入和项链存储，然后有 agent。 希望这段简介能帮助你快速入门 long chant。 这里是未来 ap 社，关注我，了解更多 ai 咨询。