在快速发展的人工智能世界中，Llama 2已成为开源大型语言模型（LLM）的卫冕冠军。该模型已针对聊天进行了微调，拥有惊人的70亿个参数，现在正在用于在LangChain中创建会话代理。本文概述了如何构建 Llama 2 LangChain 会话代理，这一过程正在彻底改变我们与 AI 交互的方式。
Llama 2 已作为开源模型向公众发布，并且已经在各种基准测试中超越了竞争对手。与其他在对话AI领域不足的模型不同，Llama 2已经证明了其作为对话代理的勇气。它已经针对其他开放的AI模型进行了测试，例如GPT，Avengers 003和Jeep D4，所有这些都是对话代理，并且已经拥有自己的功能。
与大型语言模型交互的未来可以在会话代理中看到。这些代理可以灵活地访问外部信息并利用 python 解释器等工具。Llama 2 不仅通过了作为对话代理的测试，还可以进行微调以胜任这个角色。
构建Llama 2 语言链会话代理
最大的 Llama 2 型号，即 70B 参数型号，旨在适应单个 a100 GPU，至少需要 35 GB 的 GPU 内存。要访问这些模型，用户需要在Meta Llama官方网站或Hugging Face上注册并获得访问权限。授予访问权限后，可以使用拥抱面变压器库下载和初始化模型。在下面的综合教程中，James Briggs 将带您完成如何构建自己的开源对话代理的过程。
该过程的下一步是将模型传输到 LangChain 以创建会话代理。此代理具有会话内存，可以使用工具，以 JSON 格式响应操作和操作输入值。模型可以执行计算并基于这些计算生成响应。
但是，请务必注意，该模型需要大量 GPU 内存才能运行，并且速度可能很慢，尤其是在具有量化功能的单个 GPU 上运行时。尽管存在这些限制，但Llama 2被视为大型语言模型领域的一个有前途的发展。
什么是LangChain？
LangChain是一个广泛的无形基础设施，专门设计用于帮助开发利用语言模型的应用程序和系统。它体现了一种独特的分层结构，其中包括一组核心模块，每个模块在语言模型生态系统中都有不同的角色。这些模块的功能范围从建模、存储和索引语言数据、创建语言链、实现人机交互到执行与任务相关的响应和输出回调。
这些单独的模块配备了标准接口，可根据用户的特定需求进行定制，从而实现极大的灵活性和适应性。除此之外，LangChain还提供无缝的外部集成，并执行可立即部署的端到端实施，从而大大简化了用户体验。
作为其多功能性的证明，LangChain可以集成到众多应用程序和用例中，可用于执行广泛的任务，例如运行自治代理。它可以在代理模拟中发挥重要作用，生成可以与周围系统无缝交互的自治程序。
人工智能个人助理
此外，LangChain可用于设计能够有效理解和帮助最终用户的个人助理。凭借其回答动态查询的能力，LangChain可以有助于形成创新的问答系统，从而实现流畅的人机交互。它可以为现代聊天机器人提供动力，使他们能够充分理解和响应用户的需求。
LangChain 理解和分析表格数据的能力使其成为查询大量结构化数据的绝佳选择，尤其是对于严重依赖数据洞察的企业。此外，它可以解释和分析编程代码，促进有效的代码理解。它能够连接应用程序编程接口 （API） 并与之交互，使其能够从各种 Web 服务中提取和操作数据。
关键文本内容的提取和摘要是 LangChain 的另一个主要应用，它利用其语言理解能力。此外，它还是用于评估目的的绝佳工具，它可以使用其全面的指标集来评估和分析其他系统的性能。
从本质上讲，LangChain 为在不断发展的语言建模领域开发应用程序带来了一个全面、灵活和适应性强的框架，在语言理解应用程序领域树立了新标准。
当与 Llama 2 模型结合使用时，这是 AI 领域的突破性发展，提供了一种与大型语言模型交互的新方式，您可以刷过对话 AI 代理的边界。按照本指南中概述的步骤，用户可以利用 Llama 2 的强大功能来创建自己的 LangChain 会话代理。尽管面临挑战，但这项技术的潜在好处使其成为人工智能未来的令人兴奋的前景。
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