教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程人工智能风靡全球,它的应用已经渗透到我们生活的方方面面,从自动驾驶到智能家居,再到医疗辅助和量化交易等等。他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握A

LangChain团队技术报告：报告人：LanceMartin报告人信息：LangChain的软件工程师报告主题：“构建与测试可靠智能体”主题原文：“Architecting+testingreliableagents”报告概要内容如下：构建一个可靠的Agent是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括控制流的设定、工具调用、Agent

本篇文章面向对大模型领域感兴趣，又不知如何下嘴的程序员。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：**Prompt工程：**基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。**基于大模型的应用（狭义的）：**通过预设一些Prompt的方式做业务层应用，俗称大模型套壳。AI主播、AINPC、AI小助手。。。

题意：在LangChain中，OpenAI 和 ChatOpenAI 的主要区别是什么？问题背景：IreadtheLangChainQuickstart.Thereisademoinside:        里面有一个演示：fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIllm=OpenAI()chat

在自然语言处理（NLP）项目中，数据输入是整个流程的第一步，也是至关重要的一步。LangChain库的数据输入模块为开发者提供了一种高效、灵活的方式，从各种数据源读取数据。本篇博客将详细介绍LangChain库的数据输入模块，讲解如何从各种数据源读取数据，并通过具体代码示例展示其实现过程

全新发布：AIDOCZH.com推出LangchainAPI参考中文文档，提升查阅API效率！一、LangChainAPI中文文档1、从网站中进入http://www.aidoczh.com/langchain/v0.2/docs/introduction/2、直接网页进入http://www.aidoczh.com/langchain_api/html/langchain_api_reference.html

pipinstall--upgradelangchain==0.0.279-ihttps://pypi.org/simple1创建一个LLM自有算力平台+开源大模型（需要有庞大的GPU资源）企业自己训练数据第三方大模型API（openai/百度文心/阿里通义千问...）数据无所谓让LLM给孩子起具有中国特色的名字。在LangChain中最基本的功

LLM大模型与AI应用的粘合剂。1langchain是什么以及发展过程LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程，也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。2022年10月25日开源54K+star种子轮一周1000万美金，A轮2500万美金11个月里累计发布200多次，提交4

在数字化时代，智能知识问答系统成为了提升企业效率和数据安全性的关键工具。本文将介绍如何基于Langchain和ChatGLM构建一个本地化、支持中文的智能知识问答系统。该系统不仅能够实现完全本地化推理，而且对开源模型友好，可满足企业对数据隐私和私域化部署的需求。项目概览本项目利

在大数据时代，高效处理和分析海量数据是每个数据工程师和科学家的终极梦想。LangChain作为一种强大的分布式数据处理框架，通过其独特的数据流处理机制，帮助我们实现这一梦想。今天，我们将深入探讨LangChain的数据流处理方式，详细讲解数据流在LangChain中的处理过程，并提供完整的Py

LangChain4j介绍github地址https://github.com/langchain4j快速开始引入依赖<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId><version>0.31.0</version></dependency&g

在写RAG结合LLM时，如果你读了我前面写的文章，你应该对里面的技术原理及流程有了很详细的了解。在上一篇文章讲了如何在通义千问中使用function的方式来完成LLM与RAG的结合。其实LLM结合RAG的方式可以有很多种，但是原理都是上一节介绍的，其实本质上就是要LLM知道，哪一类问题‘我’

10.5.4 计算估值（1）在本项目中，分别使用了基于股息和自由现金流的方法计算股票的估值。针对不同情景（正常和经济衰退），分别进行了计算。通过这些计算，可以帮助投资者评估股票的合理价格，并制定相应的投资策略。dict_values_for_bi={}stock_value_div_ttm_fixed=divi

ChatGPT所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用OpenAI提供的API或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而，即使大语言模型的调用相对简单，仍需要完成大量的定制开发工作，包括API集成、交互逻辑、数据存储等。为了解决这个问题，从2022年开始，多家机构和

LangChain团队发布了一篇关于使用DragonflyDB来有效管理LangChain应用程序聊天历史记录的教程。该教程旨在解决用户在使用LangChain应用程序时普遍遇到的一个问题：如何高效地管理聊天历史记录。LangChain团队在推文中强调了DragonflyDB在管理聊天历史记录中的

上上篇文章《5分钟理透LangChain的Chain》里用到了顺序链SequentialChain，它可以将多个链按顺序串起来。本文介绍LangChain里的另外1个重要的链：路由链。1.路由链概念**路由链（RouterChain）**是由LLM根据输入的Prompt去选择具体的某个链。路由链中一般会存在多个Prompt，Prompt结合LL

在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLM）已经成为无处不在的技术，它们不仅改变了我们与机器交流的方式，还在各行各业中发挥着革命性的影响。然而，尽管LLM+RAG的能力已经让人惊叹，但我们在使用RAG优化LLM的过程中，还是会遇到许多挑战和困难，包括但不限于检索器返回不准确或

随着人工智能的快速发展，特别是大语言模型的惊艳表现，让我们见证了信息检索和知识管理系统的重大进步。在这篇文章中，将探讨如何利用Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）技术，结合MongoDB数据库和LangChain框架，来构建一个先进的私人知识聊天机器人。大模型聊天机器人的不

LangChain为各种大型语言模型应用提供通用接口，从而简化应用程序的开发流程，轻松地构建如下所示的RAG应用 理解langchain的运作机制LangChain是一个为构建大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序而设计的框架。它的核心目标是简化从开发到生产的整个应用程序生命周期。模块化构

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10.5.2 Langchain和OpenAI处理编写文件summarizer.py，定义了使用Langchain和OpenAI处理文本和文档的功能处。其中，类UnstructuredStringLoader用于加载未结构化的字符串内容，将其分割成适当大小的块。方法split_text_in_chunks和方法split_doc_in_chunks分别用于将文本

RAG的基本流程：用一个loader把knowledgebase里的知识做成一个个的document，然后把document切分成snippets，把snippets通过embedding（比如openai的embedding模型或者huggingface的）向量化，存储到vectordb向量数据库，以供后续相关性检索。至此便完成了私域数据集的索引indexing。

介绍在当今信息泛滥的时代，找到所需的确切文档似乎是一件不可能完成的事情。传统搜索引擎经常让您在无关内容中苦苦挣扎，浪费宝贵的时间。但不要担心，因为有一对强大的组合正在等待彻底改变您的搜索体验：Langchain和DashScopeReranker。推荐文章《如何使用CodeLlama

文章目录前言一、Chroma的优点1.易用性和集成：2.内存管理：3.功能丰富：4.内置存储和检索优化：二、FAISS的优点1.高性能：2.**灵活性**：3.GPU加速：4.社区支持和文档：三、选择Chroma还是FAISS四、使用FAISS1.安装FAISS2.使用FAISS与LangChain集成五、安装

LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择，它的野心也比较大，它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。而LangChain最核心的部分非Chain莫属。那Chain到底是个啥，概念比较模糊，像雾像雨又像风，这篇文章将带你快速理透LangChain中的Chain概念。1.Chain是核心LangChain的Chain