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:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/tryAGI/LangChain.git
-
使用 Visual Studio 或其他 .NET 兼容的 IDE 打开项目。
-
确保所有依赖项都已安装,可以通过NuGet包管理器进行安装。
-
配置环境变量(例如 OPENAI_API_KEY),以便项目可以访问 OpenAI 服务。
-
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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