🌐 这个仓库正在被我们的托管LangChain Hub产品所取代!请访问 https://smith.langchain.com/hub 🌐 |
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受Hugging Face Hub的启发,LangChainHub是一个包含所有有助于使用LangChain原语(如提示、链和代理)的工件集合。 这个仓库的目标是成为一个中央资源,用于分享和发现高质量的提示、链和代理,这些组件可以组合在一起形成复杂的LLM应用。
我们从一系列提示开始建立这个hub,并期待LangChain社区能够对这个集合做出贡献。我们希望不久后能扩展到链和代理。
由于我们使用GitHub来组织这个Hub,添加工件可以通过以下三种方式之一进行:
每种不同类型的工件(如下所列)都有不同的上传说明。 请参考相应的文档进行操作。
总的来说,提示按用例组织在prompts
目录中。
要在LangChain中加载提示,你应该使用以下代码片段:
from langchain.prompts import load_prompt prompt = load_prompt('lc://prompts/path/to/file.json')
除了提示文件本身,每个子目录还包含一个README,解释如何在适当的LangChain链中最好地使用该提示。
有关提示在Hub中如何组织以及如何最好地上传提示的更详细信息,请参阅此处的文档。
总的来说,链按用例组织在chains
目录中。
要在LangChain中加载链,你应该使用以下代码片段:
from langchain.chains import load_chain chain = load_chain('lc://chains/path/to/file.json')
除了链文件本身,每个子目录还包含一个README,解释该链包含什么。
有关链在Hub中如何组织以及如何最好地上传链的更详细信息,请参阅此处的文档。
总的来说,代理按用例组织在agents
目录中。
要在LangChain中加载代理,你应该使用以下代码片段:
from langchain.agents import initialize_agent llm = ... tools = ... agent = initialize_agent(tools, llm, agent="lc://agents/self-ask-with-search/agent.json")
除了代理文件本身,每个子目录还包含一个README,解释该代理包含什么。
有关代理在Hub中如何组织以及如何最好地上传代理的更详细信息,请参阅此处的文档。
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