LangPipe大语言模型Pipeline应用框架案例介绍

LangPipe介绍
LangPipe是一个轻量级的大模型工作流应用框架LangPipe，可以轻松解决下面各种问题：

text generation（文本生成）
chat with LLM（与LLM对话）
task classification（任务分类）
parameters extraction（关键参数提取）
RAG based on Web Search（基于搜索的RAG）
RAG based on SQL（基于数据库的RAG）
RAG based on Vector（基于知识库的RAG）
Chat to DB （数据库对话）
Chat to Web （网页对话）
Chat to Knowledge Base（知识库对话）
LangPipe仓库

下面是仓库中Sample说明：

00-chat_test
chat with LLMs using LangPipe.

python 00-chat_test.py
关于如何使用语言模型，如果你是指在实际应用中使用，这里有一些基本的指导原则：

1. 明确需求：首先明确你需要解决的问题或需要完成的任务类型。是生成文本、回答问题、翻译语言还是其他任务？
2. 选择合适的模型和平台：根据你的具体需求选择一个合适的预训练语言模型（如我Qwen）或平台，如阿里云等提供的服务。
3. 输入与输出格式：了解并遵循所选模型的输入与输出格式要求。这通常包括如何提出问题、提供上下文信息以及接收生成的内容。
4. 调整参数：很多模型都允许你通过调整一些参数来改变生成内容的特点，如温度（temperature）用于控制生成结果的多样性，最大长度（max_length）用于限制生成文本的长度等。