langchain decoded

Langchain decodificou

Um guia complementar para a série de postagens do blog, Langchain Decoded.

Langchain é uma estrutura de código aberto criado para ajudar no desenvolvimento de aplicativos que alavancam o poder de grandes modelos de idiomas (LLMS). Pode ser usado para chatbots, resumo de texto, geração de dados, entendimento de código, resposta a perguntas, avaliação e muito mais. Nesta série de várias partes, exploro vários módulos e casos de uso de Langchain e documro minha jornada pelos notebooks do Python. Sinta -se à vontade para acompanhar e forçar o repositório ou usar notebooks individuais no Google Colab.

Parte 1: Modelos

Este notebook é uma exploração dos modelos Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 2: incorporação

Este notebook é uma exploração de incorporações de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 3: Prompts

Este notebook é uma exploração dos avisos de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 4: índices

Este notebook é uma exploração dos índices de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 5: Memória

Este notebook é uma exploração da memória de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 6: Correntes (em breve)

Este caderno é uma exploração das cadeias de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 7: Agentes (em breve)

Este caderno é uma exploração de agentes de Langchain. Leia este post e siga em frente!

Parte 8: retornos de chamada (em breve)

Este notebook é uma exploração dos retornos de chamada de Langchain. Leia este post e siga em frente!

All-in-One

Este notebook é uma consolidação dos notebooks individuais acima.