LangChainLangChain是一个开源的框架，旨在帮助开发者使用大型语言模型（LLms）和聊天模型构建端到端的应用程序。提供了一套工具、组件和接口，以简化创建由这些模型支持的应用程序的过程。LangChain的核心概念包括组件（Components）、链（Chains）、模型输入/输出（ModelI/O）、数据连接（Da

前言在当今医疗科技快速发展的时代，每天都有数以千计的医学研究成果在全球范围内发表。从临床试验报告到基础研究论文，从流行病学调查到药物研发数据，这些专业文献承载着推动医学进步的重要知识。然而，面对如此海量且专业性极强的文献资料，医疗从业者往往感到力不从心。如何在有限的时

项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat前面装好了Xinference现在开始安装Langchain-Chatchat我们还是要先conda创建个环境condacreate --prefixD:\AI\Chatchat03python=3.11下面激活环境：condaactivateD:\AI\Chatchat03然后安装Langchain-Cha

【RAG项目实战01】在LangChain中集成ChainlitNLPGithub项目：NLP项目实践：fasterai/nlp-project-practice介绍：该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁：https://gitee.com/fasterai/ai-e-boo

一、前言   在LangChain中，检索器是一个重要模块，主要用于从数据源中检索与查询相关的文档或片段。它能高效进行信息检索，通过快速筛选和语义理解从大规模文本数据中找到相关内容，支持复杂应用场景如检索增强生成和多源数据整合，还具有可定制性和灵活性，可选择不同嵌入模型和索

同步视频:BiliBiliLangChain官网示例大多是国外大模型平台，需要魔法环境，学习起来不方便提供几种解决方案ollama部署本地大模型接入兼容OpenAI接口的国产大模型(阿里云、火山引擎、腾讯云等)LangChain接入大模型LangChain文档:Chatmodels该方式为厂商/社区适配的SDK，不

文章目录一、任务描述1.环境2.功能二、代码拆解1.导入包2.配置本地模型3.实例化embedding模型4.导入向量化知识库5.加入提示词6.定义查询方法7.问答三、总体代码一、任务描述由于显卡仍然较为昂贵，个人笔记本的硬件条件很难带动大模型，因此我们可以调用一

Messagehistorieshttps://python.langchain.com/docs/integrations/memory/众多数据库支持。 redis数据库https://www.cnblogs.com/mangod/p/18243321fromlangchain_community.chat_message_historiesimportRedisChatMessageHistoryfromlangchain_core.promptsimpo

RAG概述为了更好的解决大模型幻觉的问题，业界提出了基于知识检索与大模型生成相结合的技术：RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）即检索增强生成。在当前大模型应用开发中，RAG为解决通用大模型知识有限和知识更新不及时等问题提供了有效方案，也得到了广泛的应用。RAG的工作原

langchain_chatchat+ollama部署本地知识库，联网查询以及对数据库(Oracle)数据进行查询涉及的内容其实挺多的，所以尽量减少篇幅目录langchain_chatchat+ollama部署本地知识库，联网查询以及对数据库(Oracle)数据进行查询准备工作：部署ollama以及拉取模型部署langchain_chatchat部署ora

在大语言模型的应用中，Prompt设计是至关重要的。LangChain通过其强大的Prompt组件，提供了灵活且高效的Prompt管理和应用方式。本文将详细探讨LangChain中Prompt的基本概念、模板使用、高级设计以及与Few-ShotLearning的结合。##Prompt的基本概念和应用Prompt在自然语言处理任务

在当今的AI开发领域，LangChain以其独特的模块化设计和强大的功能集，成为大语言模型开发者的重要工具。本文将深入探讨LangChain的高级功能，展示其在复杂应用场景中的应用潜力。###LangChain的架构优势LangChain的设计理念是通过模块化和可扩展性，简化大语言模型的集成与管理。其核

AIAgent智能应用从0到1定制开发：Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战随着人工智能技术的飞速发展，AIAgent作为智能应用的新星，正逐步从理论走向实践。AIAgent通过集成大语言模型（LLM）与各种智能工具，能够自主理解、规划并执行复杂任务，为企业带来前所未有的智能化体验。本文将从零

引言在构建专业的检索增强生成（RAG）应用时，LangChain提供了丰富的内置组件。然而，有时我们需要根据特定需求定制自己的组件。本文将深入探讨如何自定义LangChain组件，特别是文档加载器、文档分割器和检索器，以打造更加个性化和高效的RAG应用。自定义文档加载器LangChain的文档

引言随着大语言模型(LLM)的快速发展，检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为构建知识密集型AI应用的关键方法。本文将深入介绍RAG应用开发中的核心环节-文档处理，重点讲解LangChain框架中的文档处理组件和工具。RAG应用架构概述在RAG应用中，文档

引言在RAG（检索增强生成）应用中，向量存储和检索是连接文档处理和LLM生成的关键环节。本文将深入探讨LangChain中的向量存储和检索技术，包括常用的向量数据库、嵌入模型以及高效的检索策略。向量存储基础向量存储是将文本转换为高维向量并进行存储和检索的技术。在RAG应用中，

Langchain-Chatchat0.3的版本更新到了0.3本地不再使用fastchat了，这次准备使用Xinference为了方便python的版本管理，这次使用miniconda安装miniconda其实很简单的，下载对应的版本下一步下一步就行了https://docs.anaconda.com/miniconda/本次还是用的win11，下载Miniconda3

在构建复杂的AI应用时，有效管理对话历史和上下文信息至关重要。LangChain框架提供了多种记忆组件，使得开发者能够轻松实现具有记忆功能的聊天机器人。本文将深入探讨LangChain中的记忆组件、Chain组件以及Runnable接口，帮助开发者更好地理解和使用这些强大的工具。LangChain

在LangChain框架中，Runnable组件是构建灵活、可配置的AI应用的核心。本文将深入探讨Runnable组件的高级特性，包括动态参数配置、组件替换、错误处理机制以及生命周期管理。通过掌握这些特性，开发者可以构建更加健壮和可维护的AI应用。1.Runnable组件动态添加默认调用参数

在构建大型语言模型（LLM）应用时，记忆功能扮演着至关重要的角色。它使得AI能够保持上下文连贯性，提供更加智能和个性化的响应。本文将深入探讨LangChain框架中的记忆组件，详细分析其运行流程和源码实现，为开发者提供全面的技术洞察。1.LangChain-ChatMessageHistory组件解析1.1BaseCha

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一、任务目标    基于之前的RAG实战，相信大家对RAG的实现已经有了一定的了解了。这篇文章将使用LangChain作为辅助，实现一个高效、便于维护的RAG程序。二、什么是LangChain        LangChain是一个用于构建大模型应用程序的开源框架，它内置了多个模块化组件。

今天我们来尝试用思维链也就是CoT（ChainofThought）的概念来引导模型的推理，让模型生成更详实、更完备的文案什么是ChainofThoughtCoT这个概念来源于学术界，是谷歌大脑的JasonWei等人于2022年在论文《Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModel