摘要:2023-12-30AIGC-LangChain介绍LangChain介绍1.https://youtu.be/Ix9WIZpArm0?t=3532.https://www.freecodecamp.org/news/langchain-how-to-create-custom-knowledge-chatbots/3.https://www.pinecone.io/learn/langchain-conversational-memory/4.https://dev.to/reaminated/run-chatgpt-style-questions-over-your-own-file
摘要:2023-12-30AIGC-LangChain指南-打造LLM的垂域AI框架LangChain指南-打造LLM的垂域AI框架CHATGPT以来，Langchain可能是目前在AI领域中最热门的事物之一，仅次于向量数据库。它是一个框架，用于在大型语言模型上开发应用程序，例如GPT、LLama、HuggingFace模型等。它最初是一个Python包，但现在也有一个TypeScript版本，在功能上逐渐赶上，并且还有一个刚刚开始的Ruby版本。大家都知道在应用系统的业务中结合ChatGPT需要大量的prompt，想像一下：（1）如果我需要快速读一本书，想通过本书作为prompt，使用Cha
LangChain系列文章LangChain36深入理解LangChain表达式语言优势一LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain37深入理解LangChain表达式语言二实现prompt+model+outputparserLangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain38深入理解LangChain表达式语言三实现RAG检索增强生成LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain39深入理解LangChain表达式语言四为什么要用LCELLangChainExpression
LangChain系列文章LangChain60深入理解LangChain表达式语言23multiplechains链透传参数LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain61深入理解LangChain表达式语言24multiplechains链透传参数LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain62深入理解LangChain表达式语言25agents代理LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain63深入理解LangChain表达式语言26生成代码code并执行LangCha
今天内容涉及如下：1.initialize_agent,：执行gent工作，并把工具Tool传入2.Tool：选取行为函数工具类之前我们学习的都是把问题给AI，让AI模型给出答案，那么这种情况下应该怎么处理呢，我需要根据不同的问题选择不同的答案，比如我问AI我想选择一件衣服就去调用挑选衣服的方法，如果是查询订单，那么就专门去调用搜索订单的方法，如果是查询物流就专门去调用物流方面的方法，但是怎么识别出来哪个调用哪个呢？我们下面代码先模拟出怎么让AI根据我们的话语做选择，#!pipinstallopenai!pipinstalllangchainimportopenai,osfromlangcha
背景自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，HarrisonChase创造的LangChain也应运
本教程演示如何使用GeminiAPI创建embeddings并将其存储在Elasticsearch中。我们将学习如何将Gemini连接到Elasticsearch中存储的私有数据，并使用Langchian构建问答功能。准备Elasticsearch及Kibana如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana的话，请参阅如下的文章来进行安装：如何在Linux，MacOS及Windows上进行安装ElasticsearchKibana：如何在Linux，MacOS及Windows上安装Elastic栈中的Kibana在安装的时候，请参照ElasticStack8.x的文章来进行安
1、简介在信息爆炸的时代，有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain和Elasticsearch的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。作为一名拥有多年Elasticsearch实战经验的技术博主，我将在本文中详细介绍这两种技术的整合应用。2、LangChain简介Langchain是一个旨在简化自然语言处理任务的库。它允许开发者轻松地集成和使用各种AI模型，如GPT-3，来处理复杂的语言任务。3、Elasticsearch简介Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许用户快速、实时地进行和分析大量数据。4、LangCha
文章目录简介示例1.添加依赖2.设置OpenAIAPI密钥3.创建模型的实例并开始交互功能实践爬取网页并embeddingHuggingFace在线API集成加载离线model简介Github:https://github.com/langchain4jhttps://github.com/langchain4j/langchain4jhttps://github.com/langchain4j/langchain4j-embeddingshttps://github.com/langchain4j/langchain4j-examplesJava版langchain,利用LLMs的力量增强你
想象一下：你收到了你梦寐以求的礼物：一台非凡的时光机，可以将你带到任何地方、任何时候。你只有10分钟让它运行，否则它将消失。你拥有一份2000页的PDF，详细介绍了关于这台时光机的一切：它的历史、创造者、构造细节、操作指南、过去的用户，甚至还有一种回到过去的方法。现在的问题是：如何从这份详尽的文档中提取有价值的信息，在10分钟的时间内激活时光机？这时，你的超级英雄登场：一款由生成式AI驱动的聊天机器人。你向它提供时光机手册，提出问题，然后见证检索增强生成（RAGGenAI）的魔力。文章目录通俗易懂讲解大模型系列技术交流&资料由RAG驱动的生成型AI聊天机器人是什么？MongoDBAtlasVe
