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LangChain 项目下载及安装教程

2024-12-09 07:59:03作者:廉皓灿Ida

1. 项目介绍

LangChain 是一个使用 C# 语言实现的 LangChain 项目。该项目旨在提供一个与原始 LangChain 尽可能接近的抽象层,同时保持对新实体的开放性。LangChain 通过可组合的方式来构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。

2. 项目下载位置

该项目存储在 GitHub 上,您可以在此位置找到项目源代码:https://github.com/tryAGI/LangChain.git

3. 项目安装环境配置

在开始安装之前,请确保您的开发环境已经配置以下内容:

  • .NET 开发环境
  • Git 版本控制系统

以下是一个典型的环境配置截图(示例):

// 示例图片描述
// 图中展示了一个配置好的 Visual Studio 开发环境,以及通过 Git 克隆下来的 LangChain 项目文件夹。

4. 项目安装方式

以下是项目的安装步骤:

  1. 克隆项目到本地:

    git clone https://github.com/tryAGI/LangChain.git
    
  2. 使用 Visual Studio 或其他 .NET 兼容的 IDE 打开项目。

  3. 确保所有依赖项都已安装,可以通过NuGet包管理器进行安装。

  4. 配置环境变量(例如 OPENAI_API_KEY),以便项目可以访问 OpenAI 服务。

  5. 编译项目,确保没有编译错误。

5. 项目处理脚本

在项目文件夹中,您可能需要运行一些脚本来处理项目中的特定任务。以下是一些基本脚本示例:

  • 初始化向量数据库:

    // C# 示例代码
    var vectorDatabase = new SqLiteVectorDatabase(dataSource: "vectors.db");
    var vectorCollection = await vectorDatabase.AddDocumentsFromAsync<PdfPigPdfLoader>(embeddingModel, dimensions: 1536, dataSource: DataSource.FromUrl("https://example.com/path/to/pdf"), collectionName: "exampleCollection");
    
  • 查询相似文档并生成答案:

    // C# 示例代码
    var similarDocuments = await vectorCollection.GetSimilarDocuments(embeddingModel, question, amount: 5);
    var answer = await llm.GenerateAsync($@"Use the following pieces of context to answer the question at the end...
    [similarDocuments.AsString()]
    Question: {question}
    Helpful Answer:");
    Console.WriteLine($"LLM answer: {answer}");
    

请根据实际项目需求和开发环境,调整上述脚本和代码片段。

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