langchain-examples 是一个充满活力的项目库,其中包含了许多基于 LangChain 开发的应用程序。这些示例应用程序旨在展示如何利用大型语言模型(LLM)的强大功能来解决不同的实际问题。LangChain 是一个开源框架,专为支持开发利用大语言模型的应用程序而设计。通过使用这一框架,开发者可以创建聊天机器人、文本摘要生成、数据生成、代码理解、问答系统、评估工具等多种应用。
这是一个展示生成式人工智能使用案例的多页面 Streamlit 应用程序。它结合了 LangChain、OpenAI 等技术,演示了如何在一个平台上整合多种功能,提供用户友好的交互体验。
这是一款使用 LangChain 和 Chroma 技术的 Streamlit 网页应用程序,专注于文档摘要生成。用户可以通过简单的界面上传文档,应用将自动生成简明扼要的摘要内容。
这是一个使用 LangChain、Gemini 和 Chroma 开发的生成式问答(QA)系统。通过此应用,用户可以在上传 PDF 文档后,进行基于内容的互动式问答。
此应用程序演示了如何使用 LangChain 和 Helicone 实现 LLM 可观察性功能。它为开发者提供了监控和分析大语言模型行为的示例。
news-summary 是一款使用 Google 新闻搜索和摘要功能的 Streamlit 应用程序。通过结合 LangChain 和 Serper API,用户可以检索并生成新闻事件的简要概述。
一个生成式问答系统,它使用了 LangChain 和 Pinecone 技术。用户可以在应用内提出问题,系统将基于输入数据生成相应的答案。
这是一个专注于文本或文档摘要生成的应用程序,使用了 LangChain 和 Pinecone。用户可以上传文本,应用将返回简化后的摘要。
一个用于搜索查询的样例应用,该应用利用了 LangChain 和 Tavily Search API。它为用户提供了一种在大量数据中快速查找信息的方法。
这是一个结合了 LangChain 和 SerpApi 的搜索查询应用程序。用户可以输入查询条件,应用将返回相关搜索结果。
text-summary 是一个文本摘要生成器,采用了 LangChain 和 OpenAI 技术。用户输入任意文本后,应用将提供浓缩的摘要信息。
此应用程序允许用户输入 URL,随后通过 LangChain 和 OpenAI 技术对页面内容进行自动摘要。对于希望快速理解网页核心内容的用户来说,这是一款非常实用的工具。
通过这些示例应用程序,开发者可以更好地理解 LangChain 的强大功能以及如何在各种实际应用场景中加以利用。langchain-examples 项目为那些希望探索和实际运用大语言模型的人士提供了宝贵的资源和灵感。
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