#758 · 主分类: 教育与研究

langchain-examples

chromadb jupyter-notebook langchain llm notebook openai pinecone python streamlit vectordb

基于LangChain LLM框架的应用集合。

项目最后更新:07/03/24

GitHub Stars

548

Forks数量

151

贡献者数量

1

许可证

MIT

收录理由

LangChain 的官方文档会解释每个组件的用途,但这个仓库展示的是这些组件在真实应用里如何协同工作。每个子目录都是一个精简的 Streamlit 应用或 notebook,围绕一个具体模式展开:用 Chroma 做文档摘要、用 Gemini 对 PDF 进行问答、通过 Serper API 拉取新闻并生成摘要。示例代码短小精悍,读一遍就能理解,而且可以在本地直接运行,这样你很容易看清向量数据库或可观测性钩子是如何嵌入到一条链中的,之后再把这些思路移植到自己的项目里。如果你希望在一个界面里同时体验多种用例,all-in-one 应用是最合适的起点。整体上,这套示例更适合当作学习参考,而不是直接部署的成品。

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