• Buradasın

    Lang chain nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LangChain kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir:
    1. Kurulum: LangChain'i Python ile kurmak için 
      pip install langchain
      komutunu kullanın 34.
    2. API Anahtarı: OpenAI gibi bir model sağlayıcısı için API anahtarı edinin 34. Bunun için OpenAI hesabında API anahtarları bölümüne gidip "Create new secret key" seçeneğini kullanın 4.
    3. Ortam Değişkeni: API anahtarını kodunuza gömmek için bir ortam değişkeni oluşturun 4. Örneğin, 
      .env
      dosyasına 
      OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
      satırını ekleyin 4.
    4. Gerekli Kitaplıkları İçe Aktarma: Python betiğinizde gerekli kitaplıkları içe aktarın ve ortam değişkenini yükleyin 4. Örneğin:
      import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
``` [4](https://luckytemplates.com/tr/power-bi/langchain-nedir-orneklerle-baslang%C4%B1c-%E2%80%8B%E2%80%8Brehberi/88881532).
    5. Modelin Kullanımı: Artık LangChain'i kullanarak OpenAI API ile etkileşim kurabilirsiniz 4.
    LangChain, büyük dil modelleri (LLM) ile çeşitli uygulamalar geliştirmek için kullanılır ve farklı veri kaynaklarıyla entegrasyon sağlar 45.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. logosoft.com.tr
        1
      2. elastic.co
        2
      3. langchain-doc.readthedocs.io
        3
      4. luckytemplates.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Langchain ne işe yarar?

    LangChain, büyük dil modelleri (LLM'ler) ile uygulamalar oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir. LangChain'in faydaları şunlardır: Model etkileşimi: LLM'ler ile etkileşim kurmayı, girişleri yönetmeyi ve çıktılardan bilgi çıkarmayı sağlar. Entegrasyon: OpenAI ve Hugging Face gibi popüler AI platformlarıyla verimli entegrasyon sunar. Özelleştirme: Esneklik ve özelleştirme seçenekleri ile çeşitli endüstrilerde farklı uygulamalar oluşturma imkanı tanır. Veri kaynakları: LLM'lerin harici veri kaynaklarıyla çalışmasını sağlayarak, yanıtların daha doğru ve bağlamsal olmasını mümkün kılar. LangChain, chatbotlar, soru cevap uygulamaları, metin arama ve vektör arama gibi çeşitli AI uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılır.
    5 kaynak

    Chaincode nedir?

    Chaincode, genellikle blockchain teknolojisi ile ilişkili olan, akıllı sözleşmeleri (smart contracts) veya uygulamaları çalıştırmak için kullanılan bir programlama dilinin veya kodun bir parçasını ifade eder. Hyperledger Fabric gibi platformlarda, bu kod işlemleri yönetir ve verileri depolar. Chaincode'un bazı türleri: - Query system chaincode (QSCC): Ledger API'lerini çalıştırmak için tüm düğümlerde çalışır. - Validation system chaincode (VSCC): İşlemlerin geçerliliğini kontrol eder. - Configuration system chaincode (CSCC): Kanal yapılandırmalarını yönetir. - Endorsement system chaincode (ESCC): İşlem önerilerinin onaylanmasını ve kriptografik olarak imzalanmasını sağlar.
    5 kaynak

    On-chain ve off-chain farkı nedir?

    On-chain ve off-chain terimleri, blockchain teknolojisinde işlemlerin nerede gerçekleştirildiğini ifade eder. On-chain işlemler, doğrudan blockchain ağı üzerinde gerçekleşir ve tüm bilgiler blok zincirine kaydedilir. Bu tür işlemler: - Güvenlidir, çünkü veriler şifrelenir ve değiştirilmesi zordur; - Şeffaftır, çünkü tüm işlemler halka açık olarak görülebilir; - Yavaş olabilir ve yüksek maliyetlere yol açabilir, çünkü her işlemin doğrulanması gerekir. Off-chain işlemler ise blockchain ağının dışında gerçekleşir.
    5 kaynak

    LangChain hangi modelle çalışır?

    LangChain, büyük dil modelleri (LLM) ile çalışır.
    5 kaynak