10- AI大模型-LangChainV0.3应用(一) - 简介,模型调用,prompt模板,输出解析器

全文目录,一步到位

• 1.前言简介
• • 1.1 专栏传送门
  • • 1.1.1 上文小总结
    • 1.1.2 上文传送门
• 2. LangChain框架
• • 2.1 langChain的简介
  • • 2.1.1 什么是langChain
    • 2.1.2 langChain体系
    • 2.1.3 langChain核心组件与早期分类
    • • => 2.1.3.1 模型包装器(模型输入/输出(Model I/O) ):与语言模型交互的接口
      • => 2.1.3.2 数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口
      • => 2.1.3.3 链(Chains):将组件组合实现端到端应用(`替代`)
      • => 2.1.3.1 记忆(Memory):用于链的多次运行之间持久化应用程序状态(`替代`)
      • => 2.1.3.5代理(Agents):扩展模型的推理能力，用于复杂的应用的调用序列
      • => 2.1.3.6回调(Callbacks):
  • 2.3 模型包装器
  • • 2.3.1 大预言模型包装器(llm)
    • 2.3.2 聊天模型包装器(chat model)
    • • 2.3.2.1 原生写法
      • 2.3.2.2 langchain写法
    • 2.3.3 文本嵌入模型(Embedding Model)
  • 2.4 提示词模板
  • • 2.4.1 llm提示词模板(`PromptTemplate`)
    • • 2.4.1.1 写法一 : `.from_template()`
      • 2.4.1.2 方法二: `PromptTemplate()`
    • ***===> 执行结果***
    • 2.4.2 聊天提示模板(`ChatPromptTemplate`)
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.4.3 少样本提示词模板(`FewShotPromptTemplate`)
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.4.4 管道提示模板PipelinePrompt
    • • 2.4.4.1 不推荐使用
      • 2.4.4.2 推荐使用
    • 2.4.5 提示词模板部分格式化: `partial()方法`
    • • ***===> 执行结果***
  • 2.5 输出解析器
  • • 2.5.1 字符串输出解析器: `StrOutputParser()`
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.5.2 json输出解析器: `JsonOutputParser`
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.5.3 CSV输出解析器`CommaSeparatedListOutputParser`
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.5.4 日期输出解析器(`DatetimeOutputParser`)
    • • ***===> 执行结果***
    • 2.5.5 任意格式输出(`结合few-shot`)
• 3. 文章的总结与预告
• • 3.1 本文总结
  • 3.2 下文预告