LangChain 是一个应用框架，旨在简化使用大型语言模型的应用程序。作为一个语言模型集成框架，LangChain 的用例与一般语言模型的用例有很大的重叠。 重叠范围包括文档分析和总结摘要, 代码分析和聊天机器人。[1]
LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型（LLM）连接在一起，以及与其他工具和数据源的集成。LangChain还为常见应用程序提供端到端链，如聊天机器人、文档分析和代码生成。 LangChain是由Harrison Chase于2022年10月推出的开源软件项目。它已成为LLM开发中最受欢迎的框架之一。LangChain支持Python和JavaScript语言，并与各种LLM一起使用，如GPT-4、BERT和T5。[2]
历史
LangChain由Harrison Chase于2022年10月作为开源软件项目推出，当时他在机器学习初创公司Robust Intelligence工作。
外部链接
参见
參考資料
- ^ Buniatyan, Davit. Code Understanding Using LangChain. Activeloop. 2023.
- ^ How to Use Langchain? Step-by-Step Guide.
深度学习软件（英语：Comparison of deep learning software） |
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可微分计算 |
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| | 硬件 | - TPU
- VPU
- IPU（英语：Graphcore）
- 憶阻器
- SpiNNaker（英语：SpiNNaker）
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| | 软件库 | |
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| | 人物 | |
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| | 组织 | |
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| | 架构 | - 多层感知器（MLP）
- 循环神经网络（RNN）
- 長短期記憶（LSTM）
- 门控循环单元（英语：Gated recurrent unit）（GRU）
- 卷积神经网络（CNN）
- 残差神经网络（ResNet）
- 变换器
- 自编码器
- 变分自编码器（VAE）
- 生成对抗网络（GAN）
- 图神经网络（英语：Graph neural network）（GNN）
- 回响状态网络（英语：Echo state network）（ESN）
- 神经图灵机（NTM）
- 可微分神经计算机（英语：Differentiable neural computer）（DNC）
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|  主题  分类
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| | 一般术语 | |
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| | 文本挖掘 | - 文本分割
- 词性标注（英语：Part-of-speech tagging）
- 拆句处理（英语：Shallow parsing）
- 复合词处理（英语：Compound term processing）
- 搭配提取（英语：Collocation extraction）
- 词干提取
- 词形还原
- 命名实体识别
- 指代
- 文本情感分析
- 概念挖掘（英语：Concept mining）
- 语法分析
- 词义消歧
- 术语提取（英语：Terminology extraction）
- 真实大小写处理（英语：Truecasing）
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| | 自动摘要（英语：Automatic summarization） | - 多文档摘要（英语：Multi-document summarization）
- 句子抽取（英语：Sentence extraction）
- 文本简化（英语：Text simplification）
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| | 分散式語意模型 | |
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| | 机器翻译 | - 電腦輔助翻譯
- 基于实例（英语：Example-based machine translation）
- 基于规则（英语：Rule-based machine translation）
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| 自动识别
与数据采集 | |
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| | 主题模型 | |
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| 计算机辅助
审查（英语：Computer-assisted reviewing） | - 自动作文评分（英语：Automated essay scoring）
- 语料库检索工具（英语：Concordancer）
- 文法检查器（英语：Grammar checker）
- 预测文本（英语：Predictive text）
- 拼寫檢查
- 语法猜测（英语：Syntax guessing）
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| 自然语言
用户界面（英语：Natural language user interface） | |
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