langchain使用chroma进行持久化时的一些问题根据官方文档–langchain使用Chroma官方文档第一步在工程中进行pipinstallchromadb并粘上官网提供的相应代码后代码报错这边搜索报错error:MicrosoftVisualC++14.0orgreaterisrequired.Getitwith“MicrosoftC++BuildTools”:https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/需要安装MicrosoftC++生成工具-VisualStudioMicrosoftC++生成工具页面直接点
作者| MikeYoung译者|李睿审校|重楼在这个指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。想象一下，如果非编程人员能够借助工具编写一个能够理解、协助甚至生成代码的软件该有多好，就像经验丰富的开发人员所做的那样。这对LangChain来说是可能实现的。利用VectorStores、ConversationalRetrieverChain和LLM等高级模型，LangChain可以让非编程人员在代码理解和生成方面达到更高的水平。在这一指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。在这里
基于GPT2-Chinese模型的中文文本生成项目，可用于中文生成任务。当下市面上很多文本自动生成业务都是基于该模型二次开发的，可以很少有那种特定垂直领域的模型用于该领域的创作，也就导致大家在使用类似产品的时候会发现很多的问题，这种问题多数会导致写出来的文章前后逻辑不对，这个自己体会就知道了，真的能拿出来直接发么？答案肯定是不能。真的，有买会员的那个钱都可以购买GPU资源自己训练自己的模型了。因此也还是需要基于原有的算法二次开发自己的的垂直领域的内容，这就要用到开源的代码用自己的数据训练，当然了这个门槛也比较高，一方面是环境配置搭建就能劝退很多人，另一方面是这种业务比较吃硬件资源即GPU。如果
基于GPT2-Chinese模型的中文文本生成项目，可用于中文生成任务。当下市面上很多文本自动生成业务都是基于该模型二次开发的，可以很少有那种特定垂直领域的模型用于该领域的创作，也就导致大家在使用类似产品的时候会发现很多的问题，这种问题多数会导致写出来的文章前后逻辑不对，这个自己体会就知道了，真的能拿出来直接发么？答案肯定是不能。真的，有买会员的那个钱都可以购买GPU资源自己训练自己的模型了。因此也还是需要基于原有的算法二次开发自己的的垂直领域的内容，这就要用到开源的代码用自己的数据训练，当然了这个门槛也比较高，一方面是环境配置搭建就能劝退很多人，另一方面是这种业务比较吃硬件资源即GPU。如果
LangChainAgent执行过程解析什么是LangChainAgent例子工作原理什么是LangChainAgent简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)例子首先，这里自定义了两个简单的工具fromlangchain.toolsimportBaseTool#天气查询工具，无论查询什么都返回SunnyclassWeatherTool(BaseTool):name="Weather"description="usefulforWhenyouwanttoknowab
LangChainAgent执行过程解析什么是LangChainAgent例子工作原理什么是LangChainAgent简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)例子首先，这里自定义了两个简单的工具fromlangchain.toolsimportBaseTool#天气查询工具，无论查询什么都返回SunnyclassWeatherTool(BaseTool):name="Weather"description="usefulforWhenyouwanttoknowab
Rouge-Chinese库（Python）专用于计算中文rouge指标的python库(paper)完整代码请见github仓库：https://github.com/Isaac-JL-Chen/rouge_chinese，欢迎star!与英文rouge库的不同点rouge-chinese库基于rouge库，针对中文NLP任务做出了改进。使用原始的rouge库计算中文的rougescore会遇到一些问题，例如，会产生栈溢出以及占据过大内存的问题（长文章甚至会占据数十GB），不支持对中文文章的分句，以及使用unionrougescore近似rougescore，导致结果不准确。新的rouge-
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。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可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第五门课：Evaluation(评估)，所谓评估是指检验LLM回答的问题是否正确的方法，在上一篇博客Q&AoverDocuments中我们解释了如何通过langcha
使用LangChain开发LLM应用时，需要机器进行GLM部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习LLM模型的应用，对Langchain进行快速上手？本片讲解3个把LangChain跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。Langchain官方文档地址：https://python.langchain.com/基础功能LLM调用支持多种模型接口，比如OpenAI、HuggingFace、AzureOpenAI…FakeLLM，用于测试缓存的支持，比如in-mem（内存）、SQLite、Redis、SQL用量记录支持流模式（就是一个字一个字的返回，类似打字效果）Prompt管理，支持各
目录一、说明二、案例 一、说明在第五章中我们使用的是通过自定义一个列表来存储对话的方式来保存历史的。当然，你也可以使用自带的memory对象来实现这一点。二、案例importosfromlangchain.memoryimportChatMessageHistoryfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI#openAI的Keyos.environ["OPENAI_API_KEY"]='*************'chat=ChatOpenAI(temperature=0)#初始化MessageHistory对象history=ChatMessageHi
