LangChain 是一个 JavaScript 库，可以轻松与法学硕士进行交互。其强大的抽象功能使开发人员能够快速高效地构建人工智能驱动的应用程序。 在本指南中，我们将学习法学硕士的基本概念，并探索 LangChain 如何简化与大型语言模型的交互。最后，为了进行实际演示，我们将使用 LangChain 构建我们自己的自定义聊天机器人。您可以在项目的GitHub 存储库中进行操作。
什么是浪链？
跳跃前进： 什么是浪链？ 基础人工智能 阿尔及利亚 WhatsApp 数据 概念 大语言模型（LLM） 向量嵌入 探索LangChain模块 使用文档加载器加载数据 文件加载器 网络加载器 使用文档转换器转换数据 生成向量嵌入 为您的文档生成嵌入 存储生成的嵌入 使用 LangChainJS 构建自定义聊天机器人 先决条件 设置 Node.js 项目 训练模型 使用聊天机器人 什么是浪链？ LangChain 是一个开源框架，可让软件开发人员使用人工智能。LangChainJS是LangChain的JavaScript版本，提供以下功能： 自定义提示聊天机器人：您可以使用 LangChainJS 创建自定义提示聊天机器人。
什么是浪链？
LangChain支持多种形式的输入数据，包括JSON、CSV、TXT等。 文档搜索引擎：使用LangChainJS为您的数 阿尔及利亚手机号码数据库 据实现语义搜索 基础人工智能概念 在开始使用LangChain之前，我们先来熟悉一下一些核心的AI概念。这些并不总是特定于 LangChain，但它们对于理解一切如何协同工作至关重要。 在本文后面，我们将了解如何结合这些概念来创建基于知识的自定义聊天机器人。 大语言模型（LLM） 大型语言模型是可以根据输入的数据集和学习的模式生成文本的模型。一些最常见和最强大的 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 4（ChatGPT 背后的底层模型）和 Meta 的 LLama 2。 在实践中，每个模型都有不同的 API 接口。