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Auto-GPT可以调用本地电脑工具处理复杂信息;Auto-GPT可以围绕目标查阅资 料、“独立思考”、及时反馈、并 及时调整下一步操作…Auto-GPT的诞生#xff0c;创造了大家 对“将LLM作为智慧大脑来高效 处理综合复杂任务”的想象;首次尝试串联大语言模…从Auto-GPT说起
Auto-GPT可以调用本地电脑工具处理复杂信息;Auto-GPT可以围绕目标查阅资 料、“独立思考”、及时反馈、并 及时调整下一步操作…Auto-GPT的诞生创造了大家 对“将LLM作为智慧大脑来高效 处理综合复杂任务”的想象;首次尝试串联大语言模型的思维链“chains together LLM “thoughts”逐步 拆解任务并执行从而使得整个应用程序更加靠近人类意图;首次将大语言模型接入本地工具通过工具集的拓展进一步拓展了大语言模型的能力; 能够通过内置的提示模版修改人类提示语句从而大幅简化提示难度;拥有“记忆”通过模型外的存储策略“记住”人类提示和操作步骤从而提升 交互体验;
Auto-GPT爆火的根本原因在于它符合人们 对未来AI工具的想象… 在此背景下LangChain应运而生…
标题什么是LangChain?
LangChain不是AutoGPT而是一款可以用于开发 类似AutoGPT的AI应用的开发工具。 项目地址: https://github.com/hwchase17/langchain 项目官网: https://python.langchain.com/en/latest/index.html
通过对AutoGPT功能的深刻观察和抽象总结 LangChain提出了基于LLM的AI应用开发的六要素
Models:大语言模型Memory:交互存储器Chains:大模型操作链Prompts:提示管理Index:文件索引Agents:代理执行器
LangChain的六大模块 功能简介
Models:LangChain认为AI应用开发必不可少的就是LLM因此提供了非 常便捷的接入各LLM的接口包括GPT模型和ChatGLM-6B均可以通过 LangChain的Models接口进行调用;Prompts:LangChain认为简化提示难度、丰富提示灵活度是未来AI应用 之必须因此提供了Prompts功能模块用于给开发者提供灵活的自定义提 示模版的功能;Chains:LangChain认为为了更好的理解人类意图AI工具的内部执行流程 应该类似于管道流水线这种流程在机器学习领域被称为Pipeline在 LangChain的定义中被称为Chains;Agents:LangChain认为未来AI工具必然需要和本地工具进行交互例如 自主在谷歌浏览器上进行搜索互联网上结果等此时AI工具内部需要创建一个代理来使用这些工具进而拓展AI工具本身的功能这就是所谓的Agents;Memory:LangChain认为记住人类的提示和自身操作将是提升用户体验的 关键因此必须要通过某些方法来存储这些信息。相关存储信息的方法都被封 装在LangChain的Memory模块中;Index:这是截止目前LangChain最后添加的功能模块用于提供本地文件索引的功能从而让AI工具更方便的进行本地文件的管理;
LangChain认为未来的基于LLM的AI应用都是基于 这六个元素拼凑而成类似乐高积木
例如AutoGPT的开发就相当于就用了其中四块积木 ✓Models:大语言模型 ✓Memory:交互存储器 ✓Chains:大模型操作链 ✓Prompts:提示管理
LangChain倡议统一功能模块的称呼和开发规范 同时提供了一系列实现这些功能的API
LangChain的六大功能模块 能“拼”出什么样的AI应用? eg 基于本地知识库的对话机器人 本地数据库数据处理与分析 自动会议总结及邮件回复系统 基于Web端的查询和问答系统 LangChainZapier…
那么LangChain究竟是什么呢 LangChain是一个未来AI应用的开发协议 LangChain是一个未来AI应用的开发范式 LangChain是一个未来AI应用的开发工具
