文章速览：OpenGPTs简介Redis在OpenGPTs中的作用在本地使用OpenGPTs在云端使用OpenGPTsRedis与LangChain赋能创新OpenAI最近推出了OpenAIGPTs——一个构建定制化AI代理的无代码“应用商店”，随后LangChain开发了类似的开源工具OpenGPTs。OpenGPTs是一款低代码的开源框架，专用于构建定制化的人工智能代理。因为Redis具有高速和稳定性的优点，所以LangChain选择了Redis来作为OpenGPTs的默认向量数据库。如何利用OpenGPTs和Redis构建一个智能AI代理？LangChain创始人HarrisonChas
作者|崔皓审校|重楼摘要文章探讨了如何确保不同用户数据的隔离，并提供灵活的配置选项以适应各种检索需求。文章首先介绍了多用户数据检索的背景和挑战，包括数据权限管理、检索系统灵活性和用户体验问题。接着进行了技术分析，特别强调了使用Pinecone作为向量数据库来处理高维向量数据的优势。文中详细讨论了数据存储和检索的关键步骤，如多用户支持的检索器确认、链条配置字段的添加和运用可配置字段来调用链条。最后，通过实际代码演示了如何在LangChain中实现多用户检索，包括环境设置、文本嵌入、配置索引器与Chain的构建，以及通过特定命名空间对文档库进行隔离的测试结果。背景多用户环境下的数据检索，要求系统能
接上篇【AI】RTX20606GUbuntu22.04.1LTS(JammyJellyfish)部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的实验，chat.sh确认是运行在CPU模式下，未启用GPU支持重新编译llama.cppsudoaptinstallnvidia-cuda-toolkitcd~/Downloads/ai/llama.cppmakecleanmakeLLAMA_CUBLAS=1-j6故障：nvccfatal :Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'查看gpu-arch修改Makefil
课程学习自知乎知学堂https://www.zhihu.com/education/learning如果侵权，请联系删除，感谢！文章目录1.模型IO封装2.输入输出封装3.数据连接封装4.记忆封装5.LangChainExpressionLanguage6.Agent智能体6.1智能体类型：ReAct6.2智能体类型：SelfAskWithSearch6.3.OpenAIAssistants7.LangServeLangChain也是面向LLM的开发框架SDK，有python和js版的https://python.langchain.com/docs/get_started1.模型IO封装pi
目录前言一、LangChain介绍1-1、介绍1-2、快速入门1-2-1、通过OpenAI使用1-2-2、通过本地开源模型使用1-3、与SQL数据库进行交互1-3-1、概述&功能介绍1-3-2、安装&小栗子二、向量数据库介绍2-0、引言-大语言模型的不足2-1、向量数据库定义2-2、工作原理2-3、优点2-4、与传统数据库的区别三、RAGvs微调3-0、RAG与微调之间的对比&NaiveRAG技术介绍3-1、NaiveRAG（初始RAG技术）四、基于InternLM和LangChain搭建你的知识库实践4-0、环境搭建4-1、创建虚拟环境4-2、导入所需要的包4-3、模型下载4-4、LangC
一、RAG介绍 如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。 假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？ 这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而
LangChain是一个强大的框架，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。WhatisLangChain?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可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如API和数据库。LangChain有很多核心概念：1.ComponentsandChains在LangChain中，Component是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序。Chain是组合在一起以完成特
CSDN越来越不好用了，降低CSDN发文，本篇后续持续更新会在：Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/676061269笔者最近在研究Langchain-Chatchat，所以本篇作为随笔记进行记录。最近核心探索的是知识库的使用，其中关于文档如何进行分块的详细，可以参考笔者的另几篇文章：大模型RAG场景、数据、应用难点与解决（四）RAG分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总（五）原项目地址：Langchain-ChatchatWIKI教程（有点简单）1Chatchat项目结构整个结构是server启动API，然后项目内自
一、环境配置1.安装homebrew 1）HomebrewcomplementsmacOS.（Homebrew使macOS更完整。）Homebrew是macOS的套件管理工具，是高效下载软件的一种方法，相当于Linux下的 yum、apt-get 神器，用于下载存在依赖关系的软件包。通俗地说，Homebrew是类似于MacAppStore的一个软件商店。 2）打开终端Terminal，运行/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 3）选择下载源4）下载同意
Langchain框架promptinjection注入PromptInjection是一种攻击技术，黑客或恶意攻击者操纵AI模型的输入值，以诱导模型返回非预期的结果Langchain框架LangChain是一个基于大语言模型进行应用开发的框架。所谓大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），是指基于海量语料训练、参数动辄数十亿上百亿的语言模型。除了大家熟知的ChatGPT（由OpenAI研发），还有Google早期研发的BERT、OpenAI的整个GPT系列、Meta近期开源的LLaMA、清华大学的GLM系列、华为的盘古等。LangChain作为一个LLM应用框架，支持调
