LangChain Documentation Helper
1.0.0
Langchain де -факто перейдите в рамки для создания приложений LLM (модель большой языка). В последнее время он приобретает огромную популярность для разработчиков, желающих попасть в ИИ (искусственный интеллект) и создать приложения на основе искусственного интеллекта.
Я построил очень простое приложение Langchain Node.js Documentation Herpper с использованием LLM (модель большого языка). Мы сможем задать несколько вопросов и получить ответы. Вы увидите, как мы разделяем наши различные файлы на куски и помещаем их в векторную базу данных с использованием Entgeddings. Мы используем базу данных Vector Vector. Затем мы создаем цепь, которая принимает запрос (подсказка), внедряет ее как вектор, а затем принимает пару векторов, которые наиболее близки к вектору запроса семантически и возвращают ее. Эти соответствующие куски могут содержать ответ или иметь высокую вероятность содержания ответа, и только те куски будут отправлены в LLM. Таким образом, мы делаем только пару звонков API или даже одного, и мы можем сэкономить много денег и получить ответ намного быстрее и не выполнять какую -либо избыточную работу. Итак, мы передаем подсказку плюс соответствующие куски (контекст) в LLM, чтобы получить ответ.
Мы также можем просмотреть исходные документы, которые мы использовали для получения ответа. Это может быть полезно, если мы хотим позволить пользователю увидеть источники, используемые для генерации ответа.
Мы также хотим, чтобы наш чат имел возможность запоминать и ссылаться на то, что мы спрашивали в прошлом, когда разговаривали с Chatgpt.
Начать.
Clone the repository
git clone https://github.com/Ashot72/LangChain-Documentation-Helper
cd LangChain-Documentation-Helper
Add your keys to .env file
# installs dependencies
npm install
# to embed
npm run embed
# to run locally
npm start
Перейти к видео -видео -странице документации по документации Langchain
Перейдите в Langchain Documentation Helper Description Page
