Descifrado línea por línea del código fuente de LangChain LLM (2)
18.3 Análisis línea por línea del código fuente base.py
Ahora queremos centrarnos en la parte del código fuente del modelo de lenguaje grande. Como se muestra en la Figura 18-3, LangChain ofrece muchas opciones de modelos de lenguaje. Cuenta WeChat de Gavin: NLP_Matrix_Space
Figura 18-3 El directorio llms de LangChain
se muestra en la Figura 18-4. El diseño modular de todo LangChain es muy bueno. Puede ver el modelo grande (llms), índices (indexes), incrustaciones (incrustaciones), evaluación ( evaluación), etc. Funcionalidad, son muy buenos diseños modulares.
Figura 18- 4 Diseño modular de LangChain
WeChat de Gavin: NLP_Matrix_Space
Por otro lado, el diseño estructural de LangChain también es muy bueno. Intuitivamente, querrá ver su código fuente, ya que tiene muchas implementaciones. Por supuesto, su núcleo o punto de partida debe ser mirar base.py, siempre que tenga experiencia básica en programación, no encontrará problemas en este lugar. Debido a que base.py define su protocolo y proporciona algunas operaciones comunes o clases de herramientas básicas, lo más importante es que proporciona una interfaz. El código fuente de otros módulos debe seguir esta interfaz, porque colocamos el modelo en el marco completo de LangChain o Agent, y cuando el marco llama a su código, se llama de acuerdo con la interfaz.
Si es un modelo de lenguaje, el modelo de lenguaje involucra un ciclo de vida. Cuando llame al modelo de idioma, debe ingresar