• Buradasın

    Langchain ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LangChain, büyük dil modelleri (LLM'ler) ile uygulamalar oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir 25.
    LangChain'in faydaları şunlardır:
    • Model etkileşimi: LLM'ler ile etkileşim kurmayı, girişleri yönetmeyi ve çıktılardan bilgi çıkarmayı sağlar 14.
    • Entegrasyon: OpenAI ve Hugging Face gibi popüler AI platformlarıyla verimli entegrasyon sunar 14.
    • Özelleştirme: Esneklik ve özelleştirme seçenekleri ile çeşitli endüstrilerde farklı uygulamalar oluşturma imkanı tanır 14.
    • Veri kaynakları: LLM'lerin harici veri kaynaklarıyla çalışmasını sağlayarak, yanıtların daha doğru ve bağlamsal olmasını mümkün kılar 12.
    LangChain, chatbotlar, soru cevap uygulamaları, metin arama ve vektör arama gibi çeşitli AI uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılır 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. elastic.co
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. langchain.ca
        3
      4. datastax.com
        4
      5. ibm.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    LangChain hangi modelle çalışır?

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

    Lang chain nasıl kullanılır?

    LangChain kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Kurulum: LangChain'i Python ile kurmak için `pip install langchain` komutunu kullanın. 2. API Anahtarı: OpenAI gibi bir model sağlayıcısı için API anahtarı edinin. 3. Ortam Değişkeni: API anahtarını kodunuza gömmek için bir ortam değişkeni oluşturun. 4. Gerekli Kitaplıkları İçe Aktarma: Python betiğinizde gerekli kitaplıkları içe aktarın ve ortam değişkenini yükleyin. Örneğin: ```python import os from dotenv import load_dotenv import openai import langchain load_dotenv() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") ```. 5. Modelin Kullanımı: Artık LangChain'i kullanarak OpenAI API ile etkileşim kurabilirsiniz. LangChain, büyük dil modelleri (LLM) ile çeşitli uygulamalar geliştirmek için kullanılır ve farklı veri kaynaklarıyla entegrasyon sağlar.
    5 kaynak