LangChain Hub及阿里百炼提示词模版教程

最新推荐文章于 2025-04-11 16:23:55 发布
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分类专栏： 人工智能-大模型应用 文章标签： 人工智能 langchain
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版权

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langchain smith

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首先，langchain smith 地址：
https://smith.langchain.com/hub

查询你想要的提示词：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
有 资源的朋友可以直接通过
from langchain import hub
prompt = hub.pull(“hwchase17/openai-functions-agent”)
获取

2、阿里百炼
登录阿里云获取自己的apikey
在这里插入图片描述
进入 管理控制台 应用组建 Prompt 工程，获取你想要的提示词模版
在这里插入图片描述

可根据接口信息直接调用
在这里插入图片描述

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AI提示词设计：一篇文章带你从入门到精通，轻松掌握高效提示词技巧！
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Prompt工程是掌握编写高效的艺术，通过创造性设计和优化Prompt，以便从语言模型中获得最佳的输出结果。公式概括：Prompt × AI 理解 = 输出质量Prompt越狱是指通过特殊的提示词绕过模型内置的安全限制，让AI模型执行通常会被限制的行为。这种技术本质上利用AI模型对文本理解的漏洞，用户可能需要设置高的利用生态系统，在AI场景，越狱作用在于打破模型限制，突破系统设计之外的能力。下面介绍几个经典的提示词。2??3???0.11.2.
LangChain4j使用阿里云百炼 进行AI调用
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统一API：LangChain4j提供了一个标准化的API，使得开发者可以方便地接入15+个主流的LLM提供商（如OpenAI、Google 、阿里、 智谱）和15+个向量嵌入存储（Qdrant、Pinecone、Milvus）。这意味着开发者无需学习每个API的细节，可以轻松切换不同的模型和存储，而无需重写代码。LangChain4j 是一个专为Java开发者设计的开源库，旨在简化将大型语言模型（LLM）集成到Java应用程序中的过程。这些工具帮助开发者构建从聊天机器人到完整的数据检索管道等多种应用。
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LangChain和Hub的前世今生
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作为LLM（大模型）开发框架的宠儿，LangChain在短短几年内迅速崛起，成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
ModuleNotFoundError: No module named ‘huggingface_hub.inference._text_generation‘解决方案
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快速上手LangChain（二）结合阿里通义langchian开发
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LangChain 也有较旧的 LLMs，它们不遵循聊天模型接口，而是使用将字符串作为输入并返回字符串作为输出的接口。现代 LLMs 通常通过聊天模型接口进行访问，该接口将消息作为输入，并将消息作为输出返回。消息通常与一个角色（例如，“系统”、“人类”、“助手”）和一个或多个包含文本或潜在多模式数据（例如，图像、音频、视频）的内容块相关联。ps: 聊天模型是语言模型的一种变体，虽然它们在底层使用语言模型，但提供的接口不同，主要是以“聊天消息”作为输入和输出，而不是简单的“文本输入-文本输出”。
LangChain-10 Agents langchainhub 共享的提示词Prompt
永远好奇，无限进步！
04-06 6706
`LangChainHub` 的思路真的很好，通过Hub的方式将`Prompt` 共享起来，大家可以通过很方便的手段，短短的几行代码就可以使用共享的`Prompt`。 我个人非常看好这个项目。 官方推荐使用LangChainHub，但是它在GitHub已经一年没有更新了， 倒是数据还在更新。 代码主要部分是，定义了一个工具`tool`，让`Agent`执行，模拟了一个搜索引擎，让GPT利用工具对自身的内容进行扩展，从而完成复杂的任务。
我可真厉害，3分钟让你成为AI高手：提示词（prompt）制作及调优（免费教你，别再被割了）
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学会这个方法，让你秒省788！今天就再来用实操演示一遍地址：https://tongyi.aliyun.com/qianwen/把复制的提示词粘贴到输入框内拖动到最上边，把""内的，改成你想要生成的提示词的简单描述比如牛叔这里要生成一个：儿童睡前故事创作专家然后点这样我们就获得了初版的提示词。点击按钮，新建一个对话进行调试然后点击等待初始化完成后，输入一个故事主题比如牛叔这里输入的：七个小矮人和小红帽的故事点击这样我们就获得了一个儿童睡前故事要调优，首先。
Langchain快速入门教程
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当我们想要实现一个web后端服务时，我们可以选择手动使用Python来编写所有的功能，但这样做通常会非常耗时且容易出错。为了提高效率和稳定性，我们通常会选择使用像Django或Flask这样的web框架。
Deforum提示词---『阿里云』万物皆可AIGC，爱视频就来AI视频！
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可能我们需要对输入的prompt进行一些自定义的处理，这时候将自定义的处理逻辑函数作为传参对象传入RunnableLambda，不过要注意的是目前RunnableLambda只接受一个参数的函数定义。import os# 传入的Json字段值经过RunnableLambda处理# "a"通过itemgetter("foo")获得"hello"，再经过length_function处理，结果是 "a": 5。
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由提示词为基础的AI技术，在短时间内应该不会被取代，所以会写提示词，一定会是AI新时代的一个必修技能之一。所以推荐大家多了解一下这方面的东西，跟上时代的步伐，一起进步。
基于LangChain的Prompt模板
程序员半支烟，wechat：yclxiao
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在上一篇《Prompt提示词助力AI写作》里已经聊过Prompt提示词的概念，提示词的主要作用是为了更好的与AI对话，帮助引导AI产生更精确、更相关的文本。所以要尽可能的给AI讲清楚任务、背景、任务等核心要素。**那Prompt提示词模板是啥呢？**Prompt提示词模板是在LangChain中使用，LangChain 中通过提示模板来构建最终的 Prompt。提示模板是 LangChain 的核心功能之一。
LangChain Hub
02-20
### 关于 LangChain Hub 的官方文档与资源 LangChain Hub 是一个社区驱动的空间，旨在提供有关设置、管理和维护 JupyterHub 的信息[^1]。不过需要注意的是，这里可能存在一些混淆，因为通常提到的应是 **JupyterHub** 而不是 LangChain Hub。假设目标确实是寻找类似于 JupyterHub 这样的平台的相关资料，则可以参考如下途径： 对于获取官方文档和其他资源而言，最直接的方式就是访问项目的官方网站或 GitHub 页面。例如，在 JupyterHub 的情况下，可以通过以下链接找到详细的安装指南、配置选项以及最佳实践案例。 #### 官方网站 - [JupyterHub官网](https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/) #### GitHub仓库 - [JupyterHub GitHub Repository](https://github.com/jupyterhub/jupyterhub) 这些页面不仅包含了如何部署和管理 JupyterHub 的指导，还提供了活跃开发者贡献的各种插件和支持工具的信息。 如果确实存在名为 "LangChain Hub" 的特定项目，并且上述信息不适用，请确认具体的名称并提供更多背景细节以便更精准地定位所需材料。
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