Was ist eine Chain in der KI?

Chains bringen verschiedene Komponenten der KI zusammen, um ein kohärentes System zu schaffen. Sie richten eine Abfolge von Aufrufen zwischen den Komponenten ein. Diese Komponenten können Modelle und Speicher umfassen (beachten Sie jedoch, dass in Localmind Automate Chains keinen Speicher verwenden können).

Chains in Localmind Automate

Localmind Automate bietet drei Chain-Nodes:

• Basic LLM Chain: Verwenden Sie diesen, um mit einem LLM zu interagieren, ohne zusätzliche Komponenten.
• Question and Answer Chain: Kann sich über einen Retriever mit einem Vektor-Store oder über den Workflow Retriever-Node mit einem Localmind Automate-Workflow verbinden. Verwenden Sie diesen, wenn Sie einen Workflow erstellen möchten, der das Stellen von Fragen zu bestimmten Dokumenten unterstützt.
• Summarization Chain: Nimmt eine Eingabe entgegen und gibt eine Zusammenfassung zurück.

Es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen Chains in Localmind Automate und in anderen Tools wie LangChain: Keiner der Chain-Nodes unterstützt Speicher. Das bedeutet, dass sie sich nicht an frühere Benutzerabfragen erinnern können. Wenn Sie LangChain verwenden, um eine KI-Anwendung zu programmieren, können Sie Ihrer Anwendung Speicher geben. Wenn Ihr Workflow in Localmind Automate Speicher unterstützen muss, verwenden Sie einen Agenten. Dies ist wichtig, wenn Sie möchten, dass Benutzer eine natürliche, fortlaufende Konversation mit Ihrer App führen können.