langchain decoded

Langchain décodé

Un guide compagnon pour la série de articles de blog, Langchain décodé.

Langchain est un cadre open source créé pour aider à l'élaboration d'applications tirant parti de la puissance des modèles de grande langue (LLM). Il peut être utilisé pour les chatbots, la résumé de texte, la génération de données, la compréhension du code, la réponse aux questions, l'évaluation, etc. Dans cette série en plusieurs parties, j'explore divers modules de Langchain et les cas d'utilisation, et documente mon voyage via des ordinateurs portables Python. N'hésitez pas à suivre et à alimenter le référentiel, ou à utiliser des ordinateurs portables individuels sur Google Colab.

Partie 1: Modèles

Ce cahier est une exploration des modèles Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 2: Embeddings

Ce cahier est une exploration des intégres de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 3: Invite

Ce cahier est une exploration des invites de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 4: Index

Ce cahier est une exploration des index de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 5: Mémoire

Ce cahier est une exploration de la mémoire de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 6: Chains (à venir bientôt)

Ce cahier est une exploration des chaînes de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 7: Agents (à venir bientôt)

Ce cahier est une exploration des agents de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Partie 8: Rappels (à venir bientôt)

Ce cahier est une exploration des rappels de Langchain. Lisez ce post et suivez!

Tout-en-un

Ce carnet est une consolidation des cahiers individuels ci-dessus.