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Hugging Face

与 Hugging Face 平台 相关的所有功能。

安装​

大多数 Hugging Face 集成都包含在 langchain-huggingface 包中。

pip install langchain-huggingface

聊天模型​

Hugging Face 模型​

我们可以使用 Hugging Face 的 LLM 类或直接使用 ChatHuggingFace 类。

查看 使用示例。

from langchain_huggingface import ChatHuggingFace

LLMs​

Hugging Face 本地管道​

可以通过 HuggingFacePipeline 类在本地运行 Hugging Face 模型。

查看 使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline

嵌入模型​

HuggingFaceEmbeddings​

查看 使用示例。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

HuggingFaceInstructEmbeddings​

查看 使用示例。

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings

HuggingFaceBgeEmbeddings​

HuggingFace 上的 BGE 模型 是 最佳的开源嵌入模型。

BGE 模型由 北京人工智能学会 (BAAI) 创建。BAAI 是从事人工智能研究和开发的私人非营利组织。

查看 使用示例。

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings

Hugging Face 文本嵌入推断 (TEI)​

Hugging Face 文本嵌入推断 (TEI) 是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 实现了对最流行的模型，包括 FlagEmbedding、Ember、GTE 和 E5 的高性能提取。

我们需要安装 huggingface-hub python 包。

pip install huggingface-hub

查看 使用示例。

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 NLP、计算机视觉和音频等广泛任务。

这些数据集可用于诸如翻译、自动语音识别和图像分类等多样任务。

我们需要安装 datasets python 包。

pip install datasets

查看 使用示例。

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 I/O，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

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