LangChain .NET 是一个专为构建基于大型语言模型(LLMs)应用而设计的项目。这个项目基于 C# 创建,致力于尽可能地接近原始的 LangChain 架构,同时也开放接受新的实体和概念。
LangChain .NET 项目的开发者意识到现有的一些技术局限性,比如微软的 SemanticKernel 尽管功能强大,但仍有不足之处。因此,LangChain .NET 旨在最大化方案选择,充分用好第三方库的潜力,同时也为开发者提供一个更加灵活的开发环境。
项目负责人表示,希望通过聚合 C# 开发者的力量,共同创建一个高质量的 C# 版本的 LangChain。在开发过程中,他们欢迎开发者进行代码贡献,并会尽快响应合并请求(尽量在24小时内)。同时,项目通过 Discord 渠道积极回应与项目相关的问题。
开发者可以通过 LangChain 的 wiki 快速入门,如果 wiki 中的代码未及时更新,也可参考 测试代码 以及 示例 和 测试 文件。
以下是一个简单的使用示例,该代码展示了如何从一本 PDF 格式的哈利·波特书籍中创建矢量数据库,并利用该数据库和 LLM 来回答问题。
var provider = new OpenAiProvider( Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY") ?? throw new InconclusiveException("OPENAI_API_KEY is not set")); var llm = new OpenAiLatestFastChatModel(provider); var embeddingModel = new TextEmbeddingV3SmallModel(provider); using var vectorDatabase = new SqLiteVectorDatabase(dataSource: "vectors.db"); var vectorCollection = await vectorDatabase.AddDocumentsFromAsync<PdfPigPdfLoader>( embeddingModel, dimensions: 1536, dataSource: DataSource.FromUrl("https://canonburyprimaryschool.co.uk/wp-content/uploads/2016/01/Joanne-K.-Rowling-Harry-Potter-Book-1-Harry-Potter-and-the-Philosophers-Stone-EnglishOnlineClub.com_.pdf"), collectionName: "harrypotter", textSplitter: null); const string question = "Who was drinking a unicorn blood?"; var similarDocuments = await vectorCollection.GetSimilarDocuments(embeddingModel, question, amount: 5); var answer = await llm.GenerateAsync( $""" Use the following pieces of context to answer the question at the end. If the answer is not in context then just say that you don't know, don't try to make up an answer. Keep the answer as short as possible. {similarDocuments.AsString()} Question: {question} Helpful Answer: """); Console.WriteLine($"LLM answer: {answer}");
LangChain .NET 的发展得益于几个关键的支持者,包括 JetBrains 和 CodeRabbit,他们通过开放源代码支持计划提供了指导和资源。对于任何有关项目的错误、建议或一般性问题,开发者可通过 GitHub 的 问题板 和 讨论区 提交意见,也可以加入 Discord 查看最新动态和参与讨论。
LangChain .NET 使用 MIT 许可证发布,尽管基于这个项目的组织下的某些项目可能会采用不同的许可证。
该项目由 JetBrains 和 CodeRabbit 提供支持,感谢他们通过开放源代码支持程序贡献出色的资源和支持。


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