LangChain:模型I/O之输出解析器
LangChain的输出解析器(Output Parser)是Model I/O模块的核心组件之一,主要用于将语言模型(LLM)的非结构化文本输出转换为结构化数据,便于后续处理。
LangChain的输出解析器(Output Parser)是Model I/O模块的核心组件之一,主要用于将语言模型(LLM)的非结构化文本输出转换为结构化数据,便于后续处理。
示例选择器的作用是在传递给模型的示例中进行选择,以确保示例的数量和内容长度不会超过模型的处理能力。这样,即使有大量的示例,模型也能够有效地处理提示词,而不会因为示例过多或内容过长而无法处理。
LangChain 的提示词模板(Prompt Templates)是一组预定义或可自定义的模板,用于动态生成提示词(Prompts),帮助开发者更高效地与语言模型交互。
LangChain为不同供应商的Chat模型提供了统一的接口,同时集成了监控、调试与性能优化功能,助力基于大语言模型(LLMs)的应用程序开发。
LangChain 的 模型包装器(Model Wrappers) 是 I/O 组件中负责统一不同语言模型(LLM)调用接口的核心模块,它通过标准化 API 实现了对多种模型的无缝切换和组合操作。
LangChain的Model I/O(Input/Output)是框架中负责与语言模型(LLM)进行输入输出交互的核心模块,是连接开发者与大语言模型(LLMs)的核心交互层,提供了一套标准化的流程实现输入构建、模型调用和结果解析的全链路管理。
Mode I/O组件是对各个LLM模型平台API的封装,这个组件封装了市场公开的绝大部分LLM模型接口。
具体可参阅:LangChain > All chat models。
LangChain 是一个为构建 大语言模型(LLM)应用 而设计的开发框架,它的核心目标是简化 LLM 与外部工具、数据的集成过程。
来源官网:LangChain > Conceptual guide
本指南更广泛地解释了LangChain框架和AI应用程序背后的关键概念。
我们建议您在深入学习概念指南之前,至少阅读一篇教程。这将提供实际背景,使人们更容易理解这里讨论的概念。
概念指南并不提供一步一步的说明或具体的实现示例。这些可以在“如何操作”指南和教程中找到。有关详细参考资料,请参阅API参考资料。
LangChain是一个用于开发基于大语言模型(LLM)的AI应用程序的框架。简化了LLM应用生命周期的每个阶段。
LangChain 是一个用于构建大语言模型(LLM)驱动应用程序的开源框架,其核心目标是简化基于 LLM 的复杂应用开发流程,通过模块化设计让开发者灵活组合模型、数据、工具和逻辑链。