Langchain编程中常见Python库以及用途
Langchain-chat 项目依托于一系列丰富而强大的依赖库,展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。langsmith 可能在语言处理的流程管理和优化方面发挥着重要作用,为项目提供了高效的语言处理框架支持。jsonschema 确保数据的规范性和一致性,保障了项目中数据交互的准确性。fastapi 作为高性能的 Web 框架,为项目的后端服务提供了快速、稳定的运行环境,使得语言交互可以通过网络高效地进行。unstructured 库则能够处理各种非结构化数据,为项目拓宽了数据来源和处理能力。
而 Streamlit 相关的众多库更是为项目带来了丰富的交互体验和可视化效果。从垂直滑块到切换开关,从粘贴按钮到选项菜单,这些组件让用户能够更加便捷地与应用进行交互。模态窗口、图像坐标获取、反馈收集等功能则进一步增强了用户与应用之间的互动性。同时,aggrid 组件的集成使得表格数据的展示和操作更加高效,antd 组件的引入为应用增添了专业的界面设计元素。
langchain 核心库及其相关扩展,如 langchain-openai、langchain-community 等,为语言模型的交互、知识图谱构建和文本生成等关键功能提供了强大的支持。markdownlit 方便了 Markdown 文本的处理,而 langchain-chatchat 则专注于构建聊天交互应用。总之,这些依赖库共同为 Langchain-chat 项目打造了一个功能强大、交互丰富、应用广泛的语言交互平台。
conda env list
conda config --show
conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda create -n chatchat python=3.8
conda activate chatchat
pip install langchain-chatchat -U
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
conda list | findstr torch
torch 2.4.0 pypi_0 pypi
torchaudio 2.4.0 pypi_0 pypi
torchvision 0.19.0 pypi_0 pypi
strsimpy, pytz, python-magic-bin, python-decouple, pyreadline3, pyclipper,
pathlib, mpmath, jieba, flatbuffers, filetype, faiss-cpu, brotli, zipp, wrapt,
win32-setctime, websockets, watchdog, validators, urllib3, typing-extensions, tornado, toolz, toml, tenacity,
tabulate, sympy, soupsieve, socksio, sniffio, smmap, six, simplejson,
ruamel.yaml.clib, rpds-py, regex, rapidfuzz, PyYAML, python-multipart, python-magic,