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LangChain 和 Ray 项目介绍

LangChain 和 Ray 是两个正在崭露头角的 Python 库，它们逐渐成为现代开源堆栈中处理大型语言模型（LLMs）的关键组件。如果您是 Python 开发者或机器学习从业者，这些工具将为您快速开发基于大型语言模型的应用程序提供极大的便利，简化模型的构建和部署过程。

这个代码库是一个集合，集中展示了如何结合使用这两个库的所有技术示例和使用案例。

项目概览

LangChain 主要用于处理自然语言，提供了多种工具帮助开发者进行文本分析、生成等操作。而 Ray 则是一种广泛应用于并行处理的框架，可以帮助开发者进行大规模的分布式计算。通过将这两个库结合使用，开发者可以更高效地构建和扩展处理能力，以应对现代 AI 模型的需求。

示例和用例

项目中提供了多个示例，展示了 LangChain 和 Ray 在实际应用中的结合力量：

• 开源 LLM 搜索引擎：这个示例展示了如何使用 LangChain 和 Ray 构建一个开源的搜索引擎。详细的代码可以在GitHub上找到，同时还可以阅读博客文章或观看视频了解更多细节。

• 快速可扩展的嵌入生成：该示例演示如何以更快的速度生成语言模型的嵌入，加快 LangChain 的处理过程。查看代码、博客文章和视频了解更多。

• 基于检索的问题回答系统：这个用例展示了一种基于检索能力的问题回答系统，现在相关代码在GitHub上可用，但目前博客文章和相关视频尚未提供。

加入 Ray 社区

Ray 社区为开发者和研究人员提供了许多参与和学习的机会：

• 查阅 Ray 文档 获取最新知识。
• 访问 Ray 官方网站，这是获取 Ray 相关信息的枢纽。
• 通过 Slack 加入社区，与其他成员交流学习心得。
• 在 讨论板上提问、参与讨论或查看公告。
• 参加 线下活动，聆听精彩演讲，认识其他用户，与 Ray 团队交流。
• 在 GitHub 上提交问题，帮助 Ray 不断改进。
• 通过贡献代码和文档，成为 Ray 贡献者。

LangChain 和 Ray 的结合为开发者提供了一种强大的工具组合，帮助他们在 AI 发展中处于领先地位。这些资源和社区支持将助力开发者在项目开发中取得更大成功。