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  2. Langchain
  • Elasticsearch:使用 Langchain 和 OpenAI 进行问答

    这款交互式 jupyter notebook 使用 Langchain 将虚构的工作场所文档拆分为段落 (chunks),并使用 OpenAI 将这些段落转换为嵌入并将其存储到 Elasticsearch 中。然后&a
    问答elasticsearchLangchainOpenAI
    admin1月前
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  • Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (一)

    最近看了一个同事的几个视频。他总结的很好。在使用 LangChain 时,根据 LangChain 的官方文档 https:integrations.langchainvectorstores&#xff0
    AILangchainelasticsearchOpenAugmented
    admin1月前
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  • langchain接入ChatGpt

    https:openai-hk?i53118获取OpenAI KeyOpenAI 官方直连 (开发者,或 plus 会员)https:platform.openaidocsquickstartOp
    LangchainChatGpt
    admin1月前
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  • 大模型:多种RAG组合优化(langchain实现)

    大模型RAG优化:Adaptive RAG这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。概要我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中&#x
    组合模型多种RAGLangchain
    admin1月前
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  • 大模型系列——多种RAG组合优化(langchain实现)

    大模型系列——多种RAG组合优化(langchain实现) 这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。 概要 我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中: • Routing: Ada
    组合模型多种系列Langchain
    admin1月前
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  • Langchain-Chatchat-win10本地安装部署笔记(CPU)

    Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langc
    笔记ChatchatLangchaincpu
    admin1月前
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  • 【langchain】实战笔记-Langchain-Chatchat win10本地部署FAQ(持续更新)

    在发布了《 Langchain-Chatchat-win10本地安装部署成功笔记(CPU)》后,有不少同学给我私信,说根据我的文档安装成功,也有不少人在安装过程报错了,我的文章是基于V0.2.6版本写的,大部分都是因为升级版本引
    实战笔记LangchainFAQ
    admin1月前
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  • 大模型——多种RAG组合优化(langchain实现)

    大模型——多种RAG组合优化(langchain实现) 这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。 概要 我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中: • Routing: Adapt
    组合模型多种RAGLangchain
    admin1月前
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  • 【全方位掌握 LangChain Agent】让语言模型真正“动”起来!

    目录 一、引言:语言模型不是死脑筋,它可以主动思考! 二、什么是 Agent?一句话理解 三、Agent vs Chain:
    模型语言LangchainAgent
    admin1月前
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  • 【使用 langchain 创建RAG知识库完整教程】

    RAG Let’s look at adding in a retrieval step to a prompt and LLM, which adds up to a “retrieval-augmented generation” c
    知识库完整教程LangchainRAG
    admin1月前
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  • 如何在LangChain的agent中记录对话历史

    在前两篇文章中,我分别实现了可以抓取并总结网页的agent和一个可以管理日程的agent,里面演示了基本agent创建和使用流程,也为agent添加了特殊的功能。但你仔细观察
    如何在历史LangchainAgent
    admin1月前
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  • 【langchain学习】LLMChain和ConversationChain的用法以及区别(附代码示例)

    LLMChain和ConversationChain都是LangChain库中的组件,但它们有不同的用途和实现细节。以下是它们的主要区别:LLMChainLLMChain是一个更通用的组件&a
    示例区别代码LangchainLLMChain
    admin1月前
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  • 使用langchain与你自己的数据对话(五):聊天机器人

    之前我已经完成了使用langchain与你自己的数据对话的前四篇博客,还没有阅读这四篇博客的朋友可以先阅读一下: 使用langchain与你自己的数据对话(一):文档加载与
    自己的与你机器人数据Langchain
    admin1月前
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  • 使用LangChain ConversationChain实现记住对话记录

    ConversationChain: 顾名思义就是可以记住历史对话。 import ChatGLMfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain_core.output_parse
    LangchainConversationChain
    admin1月前
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  • (二)、基于 LangChain 实现大模型应用程序开发 | 对话记忆模块 Memory

    😄 当我们在使用大型语言模型进行聊天对话时,大型语言模型本身实际上是无状态的。语言模型本身并不记得到目前为止的历史对话。每次调用API结点都是独立的。 ⭐ 所以要想具备聊天对话功能&#
    程序开发模块模型记忆Langchain
    admin1月前
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  • 《使用 LangChain 进行大模型应用开发》学习笔记(一)

    前言 本文是 Harrison Chase (LangChain 创建者)和吴恩达(Andrew Ng)的视频课程《LangChain for LLM
    学习笔记模型Langchain
    admin1月前
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  • 小黑黑尝试了解langchain:使用 Langchain 的 LLM 的对话记忆ConversationChain

    初始化模型from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessagefrom langchain_openai import ChatOpenAIlangchain_keyls
    记忆LangchainConversationChainLLM
    admin1月前
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  • 【LangChain】内存管理简介及实践

    聊天机器人和虚拟助手正变得越来越普遍,在对话中保持上下文和连续性的能力很重要。想象一下,你正在与聊天机器人进行有趣的对话,结果对方却在对话中完全忘记了上下文&#xff
    内存管理简介Langchain
    admin1月前
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