[NLP] 使用Llama.cpp和LangChain在CPU上使用大模型-RAG

#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include "llama.cpp/llama.hpp"
#include "langchain.cpp/langchain.hpp"
 
int main() {
    // 初始化Llama模型和LangChain
    std::shared_ptr<llama::Model> model = llama::Model::load("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
    if (!model) {
        std::cerr << "Failed to load Llama model." << std::endl;
        return 1;
    }
 
    // 创建LangChain
    llama::LangChain llama("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
 
    // 使用LangChain生成文本
    std::string prompt = "你的名字是什么？";
    std::string response = llama.generateText(prompt);
 
    // 输出结果
    std::cout << response << std::endl;
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何在CPU上加载Llama大型模型并使用LangChain与之交互生成文本。首先，它尝试加载预先训练好的Llama模型。如果加载成功，它会创建一个LangChain实例，并使用该模型生成响应用户提示的文本。最后，它会输出模型的响应。这个例子简单明了地展示了如何在实际应用中集成Llama.cpp和LangChain库。