4天前 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/18276355

1.概述 前段时间LangChain发布了LangGraph，它引起了很多关注。LangGraph 的主要优势在于它能够实现循环工作流，这对于在 LLM 应用程序中模拟类似代理的行为至关重要。本篇博客，笔者将从介绍 LangGraph 的功能和用例，强调它与典型的有向无环图 (DAG)工作流的区别，

7天前 https://juejin.cn/post/7384740010895556627

前言 Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，上一篇文章中我们详细介绍了RAG的核心思想以及搭建向量数据库的完整过程；😲 本文将基于上一篇文章的结果进行开发，主要内容为： 将LLM接入LangChain：选择LLM，然后在LangChain中使用； 构建检索问答链：使用语法构建RAG问答链 部署知识库助手：使用streamlit部署项目； 帮助读者快速构建RAG应用，并部署在阿里云服务器上； 一、LLM接入LangChain 1. LangChain中LLM

8天前 https://juejin.cn/post/7384636970034200626

概念 "RAG" 指的是 "Retrieval-Augmented Generation"，这是一个在自然语言处理和人工智能领域中的概念，特别是在生成型任务中（如文本生成、聊天机器人等）。 RAG 通过结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两种技术，来提高模型的性能和输出的质量。具体来说，RAG 首先从一个大型的文档集合中检索出与输入查询相关的信息，然后将这些信息作为上下文输入到一个生成模型（如 GPT）中，以生成更准确、更丰富的回答或内容。 示例 from langchain_com

8天前 https://juejin.cn/post/7384444807433568271

在大模型领域，有一只当红小鸟受到越来越多开发者的青睐。这只小鸟来自 LangChain** 的官方 logo，也是我们在社交平台上经常使用的动物 emoji** 之一。有网友猜测，之所以选择鹦鹉作为 LangChain 的 logo，是因为大模型常被戏称为“随机鹦鹉”，即它只是模仿人类输出的文本，缺乏真正的理解能力。而 LangChain 则别出心裁地将鹦鹉（🦜）与链条（🔗）组合在一起，寓意其在提高大模型能力方面的作用。 Open AI 的 GPT、Met

9天前 https://www.cnblogs.com/JavaEdge/p/18268320

0 前言 在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件 在Langchain中 ...

9天前 https://www.cnblogs.com/mangod/p/18268167

作为LLM（大模型）开发框架的宠儿，LangChain在短短几年内迅速崛起，成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。

9天前 https://juejin.cn/post/7384018815900549158

示例 从代码入手来看原理 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")

10天前 https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-06-24-10

11天前 https://www.cnblogs.com/JavaEdge/p/18264042

1 模型 来看两种不同类型的模型--LLM 和聊天模型。然后，它将介绍如何使用提示模板来格式化这些模型的输入，以及如何使用输出解析器来处理输出。 LangChain 中的语言模型有两种类型： 1.1 Chat Models 聊天模型通常由 LLM 支持，但专门针对会话进行了调整。提供者 API 使用 ...

11天前 https://www.cnblogs.com/JavaEdge/p/18263936

pip install --upgrade langchain==0.0.279 -i https://pypi.org/simple 1 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 ...