OpenAI互換APIサーバーたてて、LangChainで遊ぶ｜はまち
FastChatがバージョンアップして、LangChainとOpenAI互換のローカルAPIサーバーとの統合方法が詳しめで紹介されていました。 モデルのダウンロードFastChat 初回起動時に自動でモデルがダウンロードされるので、特に何もしなくても大丈夫です。 以前のVicuna-13b-v1.1では、LLaMAから手動でデルタを適用する必要がありましたが、現行のFastChat のバージョンでは、モデル起動時に自動でデルタ適用済みのモデルがダウンロードしてくれるようになりました。 RESTful APIサーバーの起動 各サーバーを起動します。 まずは controllerを起動します。 $ python3 -m fastchat.serve.controllerLangChainから呼び出すOpenAI APIのモデル名に見せかけるために、worker 起動時に、OpenAI公式のch
Ollama + LangChain ローカルDocker
version: '3' services: ollama: image: ollama/ollama:0.1.47 ports: - "11434:11434" volumes: - ollama:/root/.ollama tty: true volumes: ollama:
🦜🔗 LangChain v0.2.5 + AzureOpenAI での RAG の実装例
背景 LangChain は LLM を利用し自分たちがやりたいことを実現することに非常に便利なライブラリですがバージョンアップによってクラス名やサブライブラリ名の変更がやや多く少し古い Web 記事を参考にしてもうまくワークしないことがあります。 この記事は 2024/6/19 現在の LangChain (バージョン 0.2.5) で Azure OpenAI API を動かす例として残しておきます。 同じようなことをしようとして私のように苦戦している方の助けになれば幸いです。 ソフトウェアのバージョンなど python = ">=3.12,<3.13" python-dotenv = "^1.0.1" langchain = "0.2.5" langchain-cli = "0.0.25" langchain-openai = "0.1.8" langchain-community
LangChainでFAISSのドキュメントを一括取得してID指定で削除する - Qiita
タイトルの方法です。 それぞれ a.txt には大文字のA が入っているようなシンプルなテキスト3つを用意してロードします。 from pprint import pprint from langchain.document_loaders.text import TextLoader doc_a = TextLoader("./data/a.txt").load() doc_b = TextLoader("./data/b.txt").load() doc_c = TextLoader("./data/c.txt").load() pprint((doc_a,doc_b,doc_c)) ([Document(page_content='A', metadata={'source': './data/a.txt'})], [Document(page_content='B', metada
LangChain+ChatGPT+VectorDBで問合せbotを賢くした話 | Sqripts
新卒でフロントエンド開発者をしています、イソダです。 先輩が作成した社内情報お問合せSlackBotをLangChainというツールを使用して、ベクターデータベースとChatGPTに接続して、より賢く、より人間らしい回答ができるようにシステム改修しました。今回はそのシステムについて簡単に紹介したいと思います。 （今回作成したシステムはまだ運用をしておらず、今後の運用を調整中です。） LangChainとは Introduction | 🦜️🔗 Langchain LangChainはChatGPTなどの言語モデルを活用したアプリケーションを開発するためのフレームワークです。利用方法としては、ChatBot、データベースやドキュメントなどの知識を元に質問に答えてくれるお問合せAI、ドキュメントの要約などいろいろあります。 今回はLangChainを使用して、社内制度へのお問合せSlack
LangChain Templates
Today we're excited to announce the release of LangChain Templates. LangChain Templates offers a collection of easily deployable reference architectures that anyone can use. We've worked with some of our partners to create a set of easy-to-use templates to help developers get to production more quickly. We will continue to add to this over time. This is a new way to create, share, maintain, downlo
LangChain Templatesを使って研究アシスタントをサクッと作る - Ahogrammer
最近はLangChain Templates[1]を使って、LangChainベースのアプリケーションを簡単に作れるようになっていますが、テンプレートのリストを何気なく見ていたら、GPT Researcher[2]を基にした研究アシスタント[3]のテンプレートがありました。仕事で似たような機能を作っていたこともあり、興味深い内容だったので、この記事ではLangChain Templatesを活用し、研究アシスタントを作成する方法を紹介します。 研究アシスタントの例。リサーチクエスチョンを入力すると、文書を検索し、レポートにまとめてくれる。 研究アシスタントのアーキテクチャは以下のとおりです。大きくは、ユーザーが入力したリサーチクエスチョンから検索クエリを生成し、各クエリで検索した情報を要約してから結合し、レポートを生成しています。要約を結合してからLLMに入力しているため、それなりに長いコ
RAG From Scratch: Part 1 (Overview)
LLMs are a powerful new platform, but they are not always trained on data that is relevant for our tasks. This is where retrieval augmented generation (or RAG) comes in: RAG is a general methodology for connecting LLMs with external data sources such as private or recent data. It allows LLMs to use external data in generation of their output. This video series will build up an understanding of RAG
サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
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FlashRank reranker | 🦜️🔗 LangChain
FastChat/docs/langchain_integration.md at main · lm-sys/FastChat
Is there any quick way to save generated Documents and reload it? · Issue #3016 · langchain-ai/langchain
OllamaLLM | 🦜️🔗 LangChain
GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications
Workshop Studio
GitHub - langchain-ai/rag-from-scratch
LangChain AI Handbook | Pinecone
GitHub - kyrolabs/awesome-langchain: 😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework
LangChain Toolsの運用と改善