【源码】基于Python和LangChain框架的交互式AI研究与应用平台

项目简介

本项目是综合性的AI研究与应用平台，包含OpenAI和LangChain两个子项目。OpenAI子项目专注于前沿AI模型与方法实现，推动AI技术发展并保障其安全性与可预测性；LangChain子项目将自然语言处理技术与链式推理结合，借助先进模型与图计算技术开发更强大的AI。此外，项目还提供基于Python和LangChain框架的交互式语言模型应用，方便用户与大型语言模型交互。

项目的主要特性和功能

OpenAI子项目

• 运用GPT - 3、GPT - 4等先进模型。
• 包含AI安全实践内容。
• 提供不同场景下预训练模型的示例与代码。
• 配备开发者工具。
• 提供最新研究报告。

LangChain子项目

• 采用自然语言处理最新技术和实践。
• 结合图计算技术和链式推理。
• 支持多语言。
• 有针对特定任务定制的预训练模型。
• 提供开箱即用的解决方案。

交互式语言模型应用

• 具备模型输入/输出处理功能，提供提示模板和输出解析器。
• 支持提示工程，可定义复杂提示流程。
• 能创建自定义代理，动态选择工具或资源提供答案。
• 可进行文档检索和转换，处理多种格式文档。
• 有工具检索器，能根据用户查询找到相关工具。

安装使用步骤

通用步骤

交互式语言模型应用步骤

1. 安装依赖：安装必要的Python库，如Flask和LangChain。
2. 配置模型：根据需要配置大型语言模型，设置API密钥、选择模型等。
3. 编写代码：依据项目需求编写代码，包括定义提示模板、创建代理、处理输入/输出等。
4. 运行应用：运行Flask服务器应用，通过访问服务器地址与大型语言模型进行交互。
5. 测试和优化：通过测试不同交互场景和代理行为，对应用进行优化和调整。

下载地址

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