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开源的AI语言模型框架：LangChain

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简介：
LangChain是一个开源项目，为开发人员提供了构建和部署复杂语言模型应用所需的工具与接口。它简化了交互流程，促进了创新。 主要语言：Python 项目分类：AI 项目标签：大语言模型、LLM、机器学习、LangChain 推荐理由：这是一个开源框架，旨在让AI开发人员能够将大型语言模型（如GPT-4）与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能，支持将外部数据与语言模型进行融合，为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。

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  • 开源的AI语言模型框架：LangChain
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    LangChain是一个开源项目，为开发人员提供了构建和部署复杂语言模型应用所需的工具与接口。它简化了交互流程，促进了创新。 主要语言：Python 项目分类：AI 项目标签：大语言模型、LLM、机器学习、LangChain 推荐理由：这是一个开源框架，旨在让AI开发人员能够将大型语言模型（如GPT-4）与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能，支持将外部数据与语言模型进行融合，为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。
     
  • LangChain：开源的大型语言模型(LLM)框架
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    LangChain是一款开源软件框架，旨在简化和促进大型语言模型（LLM）的应用开发。它为开发者提供了构建、集成和部署先进语言处理应用所需的工具与接口。 LangChain是由Harrison Chase开发的一个框架，旨在满足大型语言模型（LLM）的需求。自OpenAI的GPT-3取得巨大成功以来，它的受欢迎程度显著上升，特别是随着GPT-3.5和GPT-4的推出更是如此。2022年10月底推出的LangChain利用了这些进展，提供了一个专门用于创建依赖于LLM的应用程序平台，而不仅仅是实验性的。 LangChain的核心理念是将不同的组件连接或“链条”在一起，形成复杂的应用系统。这些链子可以使用许多模块的碎片构建而成，例如不同提示模板（如聊天回复、ELI5等）、与各种LLM模型的接口（包括GPT-3和BLOOM等），代理功能（利用LLM来决定执行的操作）以及记忆管理（短期及长期）。所有这些组件都以标准应用框架的形式提供。 langchain4j是LangChain的一个Java封装器，它引导用户了解该项目并展示其使用场景的可能性，并且项目开发者宣布将进一步发展。
     
  • Langchain大模型AI应用实战开发详解
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    本书详细介绍了如何运用Langchain技术进行大模型AI应用的实战开发，涵盖从理论到实践的各项要点。 LangChain 是一个新一代的AI开发框架，旨在释放大型语言模型（LLM）的潜能，并为开发者提供便捷的工具和接口。它最初于2022年10月作为一个Python工具推出，到了今年2月扩展了对TypeScript的支持。到4月份，它已经支持多种JavaScript环境，包括Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。
     
  • 基于ChatGLM等大语言模型和Langchain等应用的langchain-chatchat-master.zip
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    langchain-chatchat-master.zip是一款结合了ChatGLM及其他先进大语言模型与LangChain技术框架的应用程序，旨在提供高效、智能的人机对话解决方案。 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 重要提示：0.2.10 版本将会是 0.2.x 系列的最后一个版本，之后该系列版本将不再进行更新和技术支持。我们将全力研发更具实用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x 版本。对于 0.2.10 的后续 bug 修复，我们会直接推送到 master 分支，而不会发布新的版本号。
     
  • 易语言开发的ERP框架源码
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    这段代码是使用易语言编写的用于企业资源规划（ERP）系统的开发框架。它为开发者提供了构建和定制ERP应用程序的基础架构与功能模块。 易语言ERP框架源码及使用指南 设计数据库为SQL Server 2012 建议使用此版本. **ERP 框架主程序功能:** 1. **分组列表**: 最多可以支持9个，这在系统开发中已足够。若需更多可结合用户管理模块中的菜单编号进行扩展。 2. **用户登录**: 根据用户的权限动态生成相应的菜单。 3. **服务器配置**: 允许配置多个服务器，并能快速切换使用。 4. **发送消息**: 拥有广播权限的用户可以向其他用户发送广播信息。 5. **更改密码**: 如果在用户管理模块中设置了修改密码的权限，当前登录的用户就可以进行密码变更操作。 6. **软件注册**: 展示了软件加密与注册功能的应用实例。 **用户管理** - 可以实现多用户的管理和维护。模仿Windows系统的用户管理模式, 具体内容较多，请自行探索了解。
     
  • langchain-langchain的Go语言实现.zip
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    这个压缩包包含了用Go语言开发的LangChain项目源代码，它旨在为开发者提供一个简洁高效的链式编程框架。 在探讨langchain的Go实现之前，我们先来了解一下什么是langchain。Langchain是一个开源项目，它的目标是提供一个灵活、可扩展的框架以处理各种自然语言处理（NLP）任务，例如文本分类、情感分析以及机器翻译等。该项目的核心理念在于通过模块化设计使开发者能够根据需求自由组合和定制NLP流程，从而提升开发效率并增强模型适应性。 在Go语言中的实现中，langchain充分利用了Go的并发特性和强大的库支持，在处理大规模数据时可充分利用多核处理器的优势以提高整体性能。此外，Go语言的静态类型和结构化编程特性保证了代码具有良好的可读性和维护性。 Langchain的Go实现包含以下关键组件： 1. **分词器（Tokenizer）**：这是文本处理的第一步，将原始文本拆分为单词或短语，并通常基于空格、标点符号等进行分割。在Go中可能包括自定义的分词规则以适应不同的语言和应用场景。 2. **预处理器（Preprocessor）**：负责清理并标准化输入文本，例如去除停用词、转换为小写以及执行词干提取等操作。这些功能可以通过高效的字符串操作函数实现。 3. **模型（Model）**：这是langchain的核心部分，可以是预先训练好的深度学习模型如BERT或GPT，或者是简单的统计模型。尽管Go在深度学习库方面不如Python丰富，但仍有一些支持构建和运行神经网络的库可供使用。 4. **管道（Pipeline）**：该组件允许开发者将多个处理步骤串联起来形成一个完整的NLP流程。得益于channel和goroutine的支持，在Go中构建这样的并行流水线变得简单高效。 5. **评估器（Evaluator）**：用于度量模型性能，如准确率、召回率以及F1分数等指标。这些通常涉及与标准测试集的比较及结果统计计算。 6. **数据结构**：langchain在Go中的实现包含一系列的数据结构，例如Sentence、Token和Document等，用以封装并传递处理过程中的数据。 7. **序列化和反序列化（Serialization and Deserialization）**：为了方便模型存储与复用，该实现可能会包括将模型转换为JSON或二进制格式的功能。 在实际应用中，开发者可以根据项目需求选择合适的NLP任务，并利用langchain的Go实现在短时间内构建解决方案。例如，在新闻分类场景下，可以先使用分词器分割标题文本、通过预处理器清理文本内容、接着用预先训练好的模型进行预测以及最后借助评估器检查性能。 结合了Go语言的高性能优势与实用性，langchain为开发者提供了一个强大且灵活的工具以应对日益增长的NLP需求。无论是学术研究还是工业应用，它都展示了在Go生态系统中的价值和潜力。通过深入理解和掌握这一实现，开发人员可以更高效地使用Go进行可靠、高效的自然语言处理系统构建工作。
     
  • 游戏中的AI：开源游戏框架
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    本开源游戏框架致力于为开发者提供强大的人工智能模块，简化游戏开发流程，促进游戏行业创新。适合各层次开发者使用与贡献。 提供用于构建2D游戏的框架或游戏引擎，并包括管理状态驱动实体和自治代理的复杂AI例程。尽管该库提供了几种强大的AI技术，并负责更新和渲染游戏实体所需的所有计算。
     
  • 基于LangChain的开源大模型本地知识库系统——Langchain-ChatChat
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    Langchain-ChatChat是一款基于LangChain技术的开源软件，旨在构建和管理大模型所需的本地知识库系统，增强对话智能与数据隐私保护。 本项目旨在构建一个基于langchain的大模型本地知识库系统思想实现的问答应用，目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。依托于项目的开源LLM和Embedding模型，可以实现在没有网络连接的情况下完全使用开源模型进行私有部署。此外，本项目还支持调用OpenAI GPT API，并将在未来持续扩充对各类模型及API的支持。
     
  • AI大模型研究框架PPT（28页）.pptx
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    本PPT全面介绍了AI大模型的研究框架，涵盖基础理论、技术架构及应用实例等，共28页内容，适合科研人员和技术爱好者深入学习。 在当前的科技领域中，AI大模型研究框架越来越受到关注。华为发布的盘古大模型展示了中国科技企业在AIGC时代的前沿研究成果。该研究框架主要涉及以下几个方面： 一、服务器与硬件架构 1. 鲲鹏服务器：采用华为自主设计的鲲鹏920芯片，提供低功耗和高性能的Arm处理器。这不仅是鲲鹏生态的关键技术，也是构建完整产业链的基础。TaiShan系列等服务器产品能够满足数据中心多样化的计算需求，并为整个产业链提供算力支持。 2. 昇腾全栈AI软硬件平台：基于昇腾AI处理器的产品形态丰富，包括模块、标卡、小站和服务器等多种类型，覆盖端到边再到云的全方位解决方案。这是昇腾AI产业的核心组成部分。 3. 鲲鹏生态：通过行业聚合应用以及平台与生态的双轮驱动，华为形成了多个行业的应用矩阵。鲲鹏服务器的应用也满足了算力需求的增长。 二、软件与AI框架 1. CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构：作为昇腾AI基础软硬件平台的核心部分，CANN支持多种AI框架，并服务于处理器及编程任务，促进了芯片在全场景下的应用推广。 2. MindSpore AI框架：国内首个能够支撑千亿参数大模型训练的AI计算框架。MindSpore与昇腾处理器的高度匹配性使其能够在终端、边缘和云环境中灵活部署，开创了新的AI编程范式，并降低了开发难度。 三、服务与平台 1. ModelArts：这是一个提供机器学习和深度学习全生命周期支持的一站式AI开发平台，涵盖数据预处理、智能标注、大规模分布式训练等环节。它提高了开发者的工作效率并提升了模型精度。 2. 盘古大模型：包含自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态及科学计算等多个领域的大型模型，能够支持多种人工智能应用场景的需求。 四、行业应用与合作 华为在推动AI技术的实际应用方面已经取得了一系列成果，并且与其他众多行业伙伴如神州数码和拓维信息等公司进行紧密合作。共同探索AI技术在各个行业的广泛应用前景。 总体来看，华为的AI大模型研究框架是一个涵盖硬件设施、软件工具和服务平台以及具体应用场景在内的综合性解决方案体系。它体现了公司在芯片设计、处理器开发、计算架构搭建及行业应用等多个方面的深入研究和持续创新努力。这些技术和平台的应用不仅彰显了华为在人工智能领域的技术实力与领先地位，也为未来AI技术的进一步发展奠定了坚实的基础。
     
  • 在Go语言支持的类Python生态系统中LangChain的LLMs接口框架分析
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    本文探讨了在Go语言环境中构建与Python生态兼容的LangChain框架，重点分析了其对大型语言模型（LLMs）的支持及接口设计。 Go语言（也称为Golang）是由Google开发的一种静态强类型、编译型的编程语言。它旨在成为一门简单、高效、安全且并发性高的编程语言，特别适用于构建高性能服务器和分布式系统。 简洁性：Go语言语法简单直观，易于学习使用。避免了复杂的特性如继承和重载等，并通过组合与接口实现代码复用及扩展。 高性能：Go语言具有出色的性能表现，可媲美C和C++。其静态类型系统和编译型语言的优势使其生成高效的机器码。 并发性：Go内置对并发的支持，利用轻量级的goroutine和channel机制可以轻松地进行并发编程。这使得在构建高性能服务器及分布式系统时具有天然优势。 安全性：Go拥有强大的类型系统和内存管理机制，减少运行时错误与内存泄漏等问题。它还支持编译时检查，在代码编译阶段就能发现潜在问题。 标准库：Go语言的标准库非常丰富，包括网络编程、文件操作、加密解密等实用功能及工具。这使开发者能更加专注于业务逻辑实现而无需花费大量时间在底层功能的开发上。 跨平台性：支持多种操作系统和平台如Windows, Linux, macOS等，并使用统一构建系统（例如Go Modules）方便地进行跨平台编译与运行代码。 开源社区：Go语言是开源项目，拥有庞大的社区支持及丰富的资源。开发者可以通过该社区获取帮助、分享经验和学习资料。 综上所述，Go是一种简单高效且安全的编程语言，在处理大量并发请求和数据时表现尤为出色。对于需要构建高性能服务器或分布式系统的开发人员来说，这可能是一个理想的选择。