随着人工智能技术的迅猛发展，问答机器人在多个领域中展示了广泛的应用潜力。在这个信息爆炸的时代，许多领域都面临着海量的知识和信息，人们往往需要耗费大量的时间和精力来搜索和获取他们所需的信息。在这种情况下，垂直领域的AI问答机器人应运而生。OpenAI的GPT3.5和GPT4无疑是目前最好的LLM（大语言模型），借助OpenAI的GPT确实可以快速地打造出一个高质量的AI问答机器人，但是GPT在实际应用上存在着不少限制。比如ChatGPT的知识库是通用领域的，对于垂直领域的知识理解有限，而且对于不熟悉的知识还会存在幻觉的问题。另外GPT的训练语料大部分是英文的，对于中文的理解也存在一定的问题，这对
各位热爱开源技术的朋友们，你们是否有过这样的困扰：面对浩瀚的GitHub海洋，想找寻那些具有高质量中文文档的优秀开源项目却无从下手？今天，我们就为大家揭晓一个宝藏般的开源项目——GitHub中文项目集合（访问地址：https://gitcode.com/GrowingGit/GitHub-Chinese-Top-Charts/overview），它就如同你的私人开源项目顾问，帮你轻松跨过语言鸿沟，直达那些热度极高、潜力无限的中文项目。项目简介GitHub-Chinese-Top-Charts，正如其名，它扮演着中文开源项目的“排行榜单”角色，专门针对含有中文文档的开源项目进行科学严谨的筛选和排
如果你用大语言模型来构建AI应用，那你一定不可能绕过LangChain,LangChain是现在最热门的AI应用框架之一，去年年底才刚刚发布，它在github上已经有了4.6万颗星的点赞了，在github社区上，每天都有众多大佬，用它创造一些很新很酷的应用。今天就带大家看看这个LangChain是什么，看看它凭什么能众多大佬如此兴奋呢?目录一、什么是LangChain二、LangChain六大模块1、Models2、Prompts3、Chains4、Memory5、indexes6、Agenta&Tools三、其他功能1、结构化输出2、对超长文本进行总结3、本地问答机器人一、什么是LangCh
相关文章：从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（一）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/131460230从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（二）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/135870440五、配置、启动langchain-chatchat5.1配置文件修改生成默认配置文件cd/data/webui/l
一、背景及目标在ChatGPT爆火之后，我对AI技术也开始关注，一是出于好奇，而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态，开始魔法上网使用chatgpt，然后尝试调用openai的开放接口，搭建了一个自己的chat网站，后来由于免费的token用完了，以及openai对中国的不开放态度，遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后，突然发现一个神奇的网站，https://huggingface.co（开源模型发布平台，类似于github，当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的）。在huggingface上
利用Langchain+Streamlit打造一个交互简单的旅游问答AI机器人，如果你有openai账号,可以按照如下的网址直接体验，如果你没有的话可以站内私信博主要一下临时key体验一下： 产品使用传送门—— http://101.33.225.241:8501/ 这里有演示效果和代码讲解的视频传送门——【Langchain+Streamlit】超简单旅游问答AI（代码共享&账号分享）_哔哩哔哩_bilibili github传送门—— GitHub-jerry1900/langchain_qabot:用langchain,streamlit实现的简单问答机器人，只
使用Elasticsearch嵌套密集向量支持这个交互式笔记本将：将模型“sentence-transformers__all-minilm-l6-v2”从HuggingFace加载到ElasticsearchMLNode中使用LangChain分割器将段落分块成句子，并使用嵌套密集向量将它们索引到Elasticsearch中执行搜索并返回包含最相关段落的文档依赖关系在本笔记本中，我们将使用Langchain和Elasticsearchpython客户端。我们还需要一个正在运行的Elasticsearch实例，并在其中部署了ML节点和模型。python3-mpipinstall-qUlangc
DumbearlikestoplaytheChineseRings(Baguenaudier).It’sagameplayedwithnineringsonabar.Therulesofthisgameareverysimple:Atfirst,thenineringsareallonthebar.Thefirstringcanbetakenoffortakenonwithonestep.Ifthefirstkringsarealloffandthe(k+1)thringison,thenthe(k+2)thringcanbetakenoffortakenonwithonestep.(0≤k≤
目前基于大模型的信息检索有两种方法，一种是基于微调的方法，一种是基于RAG的方法。信息检索和知识提取是一个不断发展的领域，随着大型语言模型（LLM）和知识图的出现，这一领域发生了显着的变化，特别是在多跳问答的背景下。接下来我们继续深入，跟着文章完成一个项目，该项目利用Neo4j矢量索引和Neo4j图数据库的强大功能来实现检索增强生成系统，旨在为用户查询提供精确且上下文丰富的答案。该系统采用向量相似性搜索来检索非结构化信息，同时访问图数据库来提取结构化数据，以确保响应不仅全面，而且锚定在验证过的知识中。这种方法对于解决多跳问题尤其重要，因为单个查询可能需要分解为多个子问题，并且可能需要来自大量文
概述本文的文档助手就是：我们上传一个文档，然后在对话框中输入问题，大模型会把问题的答案返回。安装步骤先下载代码到本地LangChain调用llama模型的示例代码：https://github.com/afaqueumer/DocQA（代码不是本人写的，尊重原创）gitclonehttps://github.com/afaqueumer/DocQA.git环境安装双击setup_env.bat如果没反应可能是缺少环境，打开控制台手动执行一下，缺python或者pip的自己根据报错下载一下如果llama-cpp-python安装报错（1）需要下载VisualStudio（2）打开VisualSt
