LangChain: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{DigitalTool |Description=LangChain – это инструмент, основанный на нейросетевых моделях, который способен анализировать естественный язык и автоматически формировать структурированные SQL-запросы. – это мощная платформа, помогающая разработчикам создавать компле...») |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показана 1 промежуточная версия этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{DigitalTool | {{DigitalTool | ||
|Description=LangChain – это инструмент, основанный на нейросетевых моделях, который способен анализировать естественный язык и автоматически формировать структурированные SQL-запросы. – это мощная платформа, помогающая разработчикам создавать комплексные приложения. используя языковые модели. Он предлагает набор инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают процесс создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и моделей чата. LangChain позволяет легко управлять взаимодействием с языковыми моделями, объединять несколько компонентов и интегрировать дополнительные ресурсы, такие как API и базы данных. | |Description=LangChain – это инструмент, основанный на нейросетевых моделях, который способен анализировать естественный язык и автоматически формировать структурированные SQL-запросы. – это мощная платформа, помогающая разработчикам создавать комплексные приложения. используя языковые модели. Он предлагает набор инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают процесс создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и моделей чата. LangChain позволяет легко управлять взаимодействием с языковыми моделями, объединять несколько компонентов и интегрировать дополнительные ресурсы, такие как API и базы данных. | ||
|Affordances= | |Affordances=LangChain позволяет нам подключить большую языковую модель к нашим собственным источникам данных. Это выходит за рамки простой вставки фрагмента текста в интерфейс чата. Вместо этого мы можем ссылаться на всю базу данных, заполненную нашими собственными данными. | ||
|Difficult=Для работы с LangChain необходимо обеспечить доступ к соответствующей БД, собрать обучающий набор, содержащий пары вопрос-ответ в формате SQL-запроса, соответствующих результатов. | |Difficult=Для работы с LangChain необходимо обеспечить доступ к соответствующей БД, собрать обучающий набор, содержащий пары вопрос-ответ в формате SQL-запроса, соответствующих результатов. Чтобы использовать LangChain, разработчик должен начать с импорта необходимых компонентов и инструментов, таких как LLM, модели чата, агенты, цепочки и функции памяти. Эти компоненты объединены для создания приложения, которое может понимать, обрабатывать и реагировать на вводимые пользователем данные. | ||
|Область применения=программирование | |Область применения=программирование | ||
|Clarifying_video=https://www.youtube.com/watch?v=veV2I-NEjaM | |Clarifying_video=https://www.youtube.com/watch?v=veV2I-NEjaM | ||
Текущая версия на 11:26, 7 июля 2023
| Краткое описание инструмента | LangChain – это инструмент, основанный на нейросетевых моделях, который способен анализировать естественный язык и автоматически формировать структурированные SQL-запросы. – это мощная платформа, помогающая разработчикам создавать комплексные приложения. используя языковые модели. Он предлагает набор инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают процесс создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и моделей чата. LangChain позволяет легко управлять взаимодействием с языковыми моделями, объединять несколько компонентов и интегрировать дополнительные ресурсы, такие как API и базы данных. |
|---|---|
| Возможности | LangChain позволяет нам подключить большую языковую модель к нашим собственным источникам данных. Это выходит за рамки простой вставки фрагмента текста в интерфейс чата. Вместо этого мы можем ссылаться на всю базу данных, заполненную нашими собственными данными. |
| Трудности использования | Для работы с LangChain необходимо обеспечить доступ к соответствующей БД, собрать обучающий набор, содержащий пары вопрос-ответ в формате SQL-запроса, соответствующих результатов. Чтобы использовать LangChain, разработчик должен начать с импорта необходимых компонентов и инструментов, таких как LLM, модели чата, агенты, цепочки и функции памяти. Эти компоненты объединены для создания приложения, которое может понимать, обрабатывать и реагировать на вводимые пользователем данные. |
| Область знаний | |
| Область применения | программирование |
| Поясняющее видео | https://www.youtube.com/watch?v=veV2I-NEjaM |
| Веб-сайт | https://js.langchain.com/docs/ |
| Пользователи | Исследователи, Разработчики |
| Используется для создания (проведения) | генерация контента |
| Разработчик | |
| Сообщество вокруг средства | |
| Лицензия | Коммерческая |
| Год первого релиза | 2022 |
| Совместное сетевое использование | Нет |
| Какой язык основной | English |
| Есть ли поддержка Искусственным Интеллектом | Да |
