基于LangChain构建AIGC应用的最佳实践

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2023-10-13 17:58:16

导读

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AIAgent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。

LangChain是什么

LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。其通过串联开发应用需要的各个模块和组件,简化和加速程序的构建和开发。LangChain模块LLM模块提供统一的大语言模型调用接口,屏蔽各种大语言模型因调用方式和实现细节的不同带来的开发复杂度。比如OpenAI和Tongyi模块。实现一个LLM模块需要实现LLM基类的call和generate接口。

应用案例

构建ChatBot需要使用TextSplitter, LLM, Embedding, VectorStore等模块。构建AIAgent需要使用Planning, Memory, Tools等模块。在这些模块的基础上,可以通过思维链和思维树的思想,提高Agent的思考和决策能力。

问题和挑战

对于ChatBot,需要优化切分长度、双路召回、问题优化等。对于Agent,需要提高大模型的推理能力、解决模型选择问题等。同时,agent目前能够在比较小的场景胜任工作,需要不断开拓新的场景和提高模型的能力。

参考资料

通义千问官网API文档、LangChain官方文档、LangChain源码仓库、ChatBI例子源代码、优秀的博客文章等。

本页网址:https://www.xinzhibang.net/article_detail-16678.html

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关键词

LangChain AIGC ChatBot Agent SEO 大语言模型

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