langchain decoded

Langchain diterjemahkan

Panduan pendamping untuk seri posting blog, Langchain Decoded.

Langchain adalah kerangka kerja open-source yang dibuat untuk membantu pengembangan aplikasi yang memanfaatkan kekuatan model bahasa besar (LLM). Ini dapat digunakan untuk chatbots, ringkasan teks, pembuatan data, pemahaman kode, menjawab pertanyaan, evaluasi, dan banyak lagi. Dalam seri multi-bagian ini, saya menjelajahi berbagai modul Langchain dan menggunakan kasing, dan mendokumentasikan perjalanan saya melalui buku catatan Python. Jangan ragu untuk mengikuti dan membayar repositori, atau menggunakan buku catatan individual di Google Colab.

Bagian 1: Model

Buku catatan ini adalah eksplorasi model Langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 2: Embeddings

Buku catatan ini adalah eksplorasi embeddings langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 3: Diminta

Buku catatan ini adalah eksplorasi petunjuk langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 4: Indeks

Buku catatan ini adalah eksplorasi indeks langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 5: Memori

Notebook ini adalah eksplorasi memori Langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 6: Rantai (segera hadir)

Buku catatan ini adalah eksplorasi rantai langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 7: Agen (segera hadir)

Buku catatan ini adalah eksplorasi agen Langchain. Baca posting ini dan ikuti!

Bagian 8: Callbacks (segera hadir)

Buku catatan ini adalah eksplorasi panggilan balik langchain. Baca posting ini dan ikuti!

All-in-one

Buku catatan ini adalah konsolidasi buku catatan individual di atas.