LangChain 是一个应用框架,旨在简化使用大型语言模型的应用程序。作为一个语言模型集成框架,LangChain 的用例与一般语言模型的用例有很大的重叠。 重叠范围包括文档分析和总结摘要, 代码分析和聊天机器人。[1]
LangChain提供了一个标准接口,用于将不同的语言模型(LLM)连接在一起,以及与其他工具和数据源的集成。LangChain还为常见应用程序提供端到端链,如聊天机器人、文档分析和代码生成。 LangChain是由Harrison Chase于2022年10月推出的开源软件项目。它已成为LLM开发中最受欢迎的框架之一。LangChain支持Python和JavaScript语言,并与各种LLM一起使用,如GPT-4、BERT和T5。[2]
历史
LangChain由Harrison Chase于2022年10月作为开源软件项目推出,当时他在机器学习初创公司Robust Intelligence工作。
外部链接
参见
參考資料
- ^ Buniatyan, Davit. Code Understanding Using LangChain. Activeloop. 2023 [2023-12-20]. (原始内容存档于2023-12-16).
- ^ How to Use Langchain? Step-by-Step Guide. [2023-12-20]. (原始内容存档于2023-12-20).
深度学习软件(英语:Comparison of deep learning software)
开源软件 | |
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专有 | |
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可微分计算 |
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概论 | |
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概念 | |
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应用 | |
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硬件 | - TPU
- VPU
- IPU(英语:Graphcore)
- 憶阻器
- SpiNNaker(英语:SpiNNaker)
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软件库 | |
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实现 | |
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人物 | |
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组织 | |
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- 回响状态网络(英语:Echo state network)(ESN)
- 神经图灵机(NTM)
- 可微分神经计算机(英语:Differentiable neural computer)(DNC)
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- 分类
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一般术语 | |
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文本挖掘 | - 文本分割
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自动摘要(英语:Automatic summarization) | - 多文档摘要(英语:Multi-document summarization)
- 句子抽取(英语:Sentence extraction)
- 文本简化(英语:Text simplification)
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分佈語義(英语:Distributional semantics)模型 | |
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机器翻译 | - 電腦輔助翻譯
- 基于实例(英语:Example-based machine translation)
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自动识别 与数据采集 | |
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主题模型 | |
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计算机辅助 审查(英语:Computer-assisted reviewing) | - 自动作文评分(英语:Automated essay scoring)
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自然语言 用户界面(英语:Natural language user interface) | |
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