Hugging Face
与 Hugging Face 平台 相关的所有功能。
安装
大多数 Hugging Face 集成都可以在 langchain-huggingface 包中找到。
pip install langchain-huggingface
聊天模型
来自 Hugging Face 的模型
我们可以使用 Hugging Face LLM 类或直接使用 ChatHuggingFace 类。
请参见 使用示例。
from langchain_huggingface import ChatHuggingFace
LLMs
Hugging Face 本地管道
Hugging Face 模型可以通过 HuggingFacePipeline 类在本地运行。
查看 用法示例。
from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline
嵌入模型
HuggingFaceEmbeddings
查看使用示例。
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
HuggingFaceInstructEmbeddings
查看 用法示例。
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings
HuggingFaceBgeEmbeddings
HuggingFace上的BGE模型 是 最好的开源嵌入模型。 BGE模型由 北京人工智能研究院 (BAAI) 创建。
BAAI是一个从事人工智能研究与开发的私人非营利组织。
查看 使用示例。
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
Hugging Face 文本嵌入推理 (TEI)
Hugging Face 文本嵌入推理 (TEI) 是一个用于部署和提供开源文本嵌入和序列分类模型的工具包。
TEI支持对最流行模型的高性能提取，包括FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。
我们需要安装 huggingface-hub python 包。
pip install huggingface-hub
查看 用法示例。
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceHubEmbeddings
文档加载器
Hugging Face 数据集
Hugging Face Hub 拥有超过 75,000 个 数据集，涵盖 100 多种语言， 可用于广泛的任务，包括自然语言处理、计算机视觉和音频。 它们用于多种任务，例如翻译、自动语音识别和图像分类。
我们需要安装 datasets python 包。
pip install datasets
查看 用法示例。
from langchain_community.document_loaders.hugging_face_dataset import HuggingFaceDatasetLoader
工具
Hugging Face Hub 工具
Hugging Face 工具 支持文本输入/输出，并使用
load_huggingface_tool函数加载。
我们需要安装几个 Python 包。
pip install transformers huggingface_hub
查看 使用示例。
from langchain.agents import load_huggingface_tool