LangChain<br><br><font color="#ff0d00">互联网企业想要，<br>拥抱Ai的最低成本的<br>应用程序库</font><br>
<font color="#ff0d00">是一个用于 <br>构建基于大型语言模型（LLM）<br>的应用程序的库。<br>它可以帮助开发者将LLM与其他计算或知识源结合起来，<br>创建更强大的应用程序。<br><br>例如，可以使用LangChain开发以下类型的应用程序：<br>- 在特定文档上进行问答<br>- 聊天机器人<br>- 智能代理</font><br>
<br>它使基于AI模型工作和应用构建的复杂部分变的更容易。<br><br>LangChain可以将LLMs与外部数据源链接，<br>也允许LMMs模型间的交互。<br>
<font color="#e74f4c">整合，将外部数据，如本地文件、<br>其他应用程序和api数据，输入指定LLM</font><br>
<font color="#e74f4c">代理，允许LLMs通过决策与它所处环境互动，<br>使用LLMs来帮助决定下一步要采取的行动。</font><br>
对应文档：https://python.langchain.com/en/latest/index.html#
Hugging Face<br><br><font color="#ff0d00">NLP 领域的GitHub，<br>未来有希望成为<br>整个 ML 领域的 GitHub</font><br>
Hugging Face 是一个 AI/ML 社区和平台，<br>早期靠 Transformers 模型库和高质量社区受到关注。<br><font color="#ff0d00">用户可以在 Hugging Face 上托管和共享 ML 模型、<br>数据集，也可以构建、训练和部署模型。</font><br>
Hugging Face 上共有 7.7 万个预训练模型，以 NLP 模型为主，<br>Hugging Face 现在是 NLP 领域的 GitHub，<br>未来希望成为整个 ML 领域的 GitHub，<br>并逐渐向 ML Workflow 的其他环节渗透。<br>
Hugging Face 则通过开源预训练模型的方式，<br>让所有人都能使用 ML 模型，降低了使用门槛，<br>极大程度推动了 AI/ML 的民主化。<br>
网址：https://huggingface.co
