我在git上新建了一个仓库，主要是总结一波了chainese-stable-diffusion的模型算法，非常欢迎关注： GitHub-leeguandong/Awesome-Chinese-Stable-Diffusion:中文文生图stablediffsion模型集合中文文生图stablediffsion模型集合.Contributetoleeguandong/Awesome-Chinese-Stable-DiffusiondevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/leeguandong/Awesome-Chines
在此笔记本中，我们将构建一个聊天机器人，它可以回答有关自定义数据的问题，例如雇主的政策。聊天机器人使用LangChain的ConversationalRetrievalChain，具有以下功能：用自然语言回答问题在Elasticsearch中运行混合搜索以查找回答问题的文档使用OpenAILLM提取并总结答案保持后续问题的对话记忆要求对于此示例，你将需要：Python3.6或以后的版本Elasticsearch集群OpenAI账号安装 Elasticsearch及Kibana如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana，请参考如下的链接来进行安装：如何在Linux，MacO
一准备工作下面是构建这个应用程序时将使用的软件工具:1.Llama-cpp-python 下载llama-cpp,llama-cpp-python[NLP]Llama2模型运行在Mac机器-CSDN博客2、LangChainLangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器，允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。3、sentence-transformersentence-transformer提供了简单的方法来计算句子、文本和图像的嵌入。它能够计算100多种语言的嵌入。我们将在这个项目中使用开源的all-MiniLM-L6-v2模型。4、FAISS
原文：AI开源-LangChainUI之Flowise一、Flowise简介Flowise是一个为LangChain设计的用户界面(UI)，使得使用LangChain变得更加容易（低代码模式）。通过拖拽可视化的组件，组建工作流，就可以轻松实现一个大语言模型的应用配置，包括不限于ChatGPT。Github地址：https://github.com/FlowiseAI/FlowiseLangChain是一个工具箱，它帮助人们更容易地使用"大型语言模型"（LLM）。你可以把它想象成一个翻译器，它可以帮助你和大型语言模型进行交流，而不需要你了解所有的复杂细节。以下是Flowise的应用页面：1、首页
文章目录一、前言二、认识langchain1.langchain的主要组成2.总览LangChain2.LangChain的六大核心模块1.Models：模型统一接口2.`Prompts`：管理LLM输入3.`Chains`：将LLM与其他组件相结合，执行多个chain4.`Indexes`：访问外部数据a.Loader加载器b.`Document`文档(解决加载数据超过模型最大输入)与`TextSpltters`文本分割d.Vectorstores向量数据库e.Embedding5.`Memory`：记住以前的对话6.`Agents`：访问其他工具，自定义agent中所使用的工具三、经典示例
参考：https://github.com/TommyTang930/LangChain_LLM_ChatBothttps://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/faiss1、文本切割RecursiveCharacterTextSplitter这里对着类进行了改写，对中文切分更友好importrefromtypingimportList,Optional,Anyfromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterimportlogginglogger=
Langchain流式输出当我们深入使用Langchain时，我们都会考虑如何进行流式输出。尽管官方网站提供了一些流式输出的示例，但这些示例只能在控制台中输出，并不能获取我们所需的生成器。而网上的许多教程也只是伪流式输出，即先完全生成结束，再进行流式输出。以下是我为大家提供的真正的流式输出示例代码：方法一推荐指数：※※※※※：本方法是开辟新的线程的方法（当然也可以是新的进程的方式），然后结合langchain的callback方法为什么推荐使用线程的方法，而不是方法二中的异步操作，因为在实际使用过程中，很多外部的方法是不支持异步操作的，要想让程序run起来，必须把一些方法（比如langchai
本文分享自华为云社区《LangChain是什么？LangChain的详细介绍和使用场景》，作者：码上开花_Lancer。一、概念介绍1.1Langchain是什么？官方定义是：LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序，它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain是一个语言模型集成框架，其使用案例与语言模型的使用案例大致重叠，包括文档分析和摘要、聊天机器人和代码分析。简单来说，LangChain提供了灵活的抽象和AI优先的工具，可帮助开发人员将LLM应用程序从原型转化为生产环境。
参考：本项目 https://github.com/PromtEngineer/localGPT模型 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML云端知识库项目：基于GPT-4和LangChain构建云端定制化PDF知识库AI聊天机器人_Entropy-Go的博客-CSDN博客 1.摘要 相比OpenAI的LLMChatGPT模型必须网络连接并通过APIkey云端调用模型，担心数据隐私安全。基于Llama2和LangChain构建本地化定制化知识库AI聊天机器人，是将训练好的LLM大语言模型本地化部署，在没有网络连接的情
文章目录一、漏洞详情二、靶机搭建kaliWindowsXPSP2(SimplifiedChinese)三、利用nmap对靶机扫描四、漏洞利用五、总结一、漏洞详情MS08-067漏洞全称是“WindowsServer服务RPC请求缓冲区溢出漏洞”，Windows的Server服务在处理特制RPC请求时存在缓冲区溢出漏洞。远程攻击者可以通过发送恶意的RPC请求触发这个溢出，导致完全入侵用户系统，以SYSTEM权限执行任意指令。二、靶机搭建kaliWindowsXPSP2(SimplifiedChinese)下载平台：https://next.itellyou.cn/Original/下载链接：ed
