目录一、SDK的优势二、千帆SDK：快速落地LLM应用三、如何快速上手千帆SDK3.1、SDK快速启动3.1.1、快速安装3.1.2、平台鉴权3.1.3、如何获取AK/SK3.1.4、以“Chat对话”为调用示例3.2、SDK进阶指引3.3、通过Langchain接入千帆SDK3.3.1、为什么选择Langchain开源社区百度智能云千帆大模型平台再次升级！在原有API基础上，百度智能云正式上线PythonSDK（下文均简称千帆SDK）版本并全面开源，企业和开发者可免费下载使用！千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，用户可基于千帆SDK通过代码接入并调用百

百度智能云千帆大模型平台再次史诗级升级！在原有API基础上，百度智能云正式上线PythonSDK（下文均简称千帆SDK）版本并全面开源，企业和开发者可免费下载使用！千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，我们可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现LLMOps全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用。一、SDK的优势SDK当前主要的价值在于可快速使用API能力，并完善API使用的周边工具链，同时提供cookbook用于实践。1、快速使用API能力，不需要自己实现http客户端以及鉴权逻辑；并在此基础上做了可配置重试，流量控

几天前，在我的一个小组中有一个想法讨论，其中一个让我着迷的想法是将OpenAI的功能与我们的数据库连接起来，并以自然语言与之交互以获取数据。这就是激发我写这篇博客的全部想法。介绍：故事非常简单，我们使用OpenAI嵌入来理解自然语言来制定SQL查询并在数据库上运行生成的SQL查询，获取结果，然后将结果翻译回自然语言。这个想法可以进一步扩展，但我们将看到它的基本实现。没有进一步的延迟让我们跳到代码。实施：安装postgresql并将其与您喜欢的编辑器连接。然后运行下面的sql脚本。--Createtheorderstableifitdoesn'texistCREATETABLEOrders(Or

在当今时代，将AI体验集成到您的Web应用程序中变得越来越重要。LangChain与Next.js的强大功能相结合，提供了一种无缝的方式来将AI驱动的功能引入您的应用程序。在本指南中，我们将学习如何使用Next.js，LangChain，OpenAILLM和VercelAISDK构建AI聊天机器人。文章目录Langchain+Next.js入门快速上手具有OpenAI函数的结构化输出自治AI代理检索增强生成利用AI打造更好的用户体验Langchain+Next.js入门首先，我们将克隆这个LangChain+Next.js入门模板，该模板展示了如何在各种用例中使用各种LangChain模块，包

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

我正在尝试在大型redis队列中使用哨兵进行故障转移(12个哨兵，500多个分片，每个分片一个主站和一个从站)。我遇到了一个非常奇怪的问题，我的哨兵反复向某些redis节点发出命令+fix-slave-config。我没有注意到这种情况发生在较小的规模上，因为它是值得的。我注意到两个具体问题:+fix-slave-config消息，如上所述sentinel.conf显示某些slave有两个master(他们应该只有一个)处于起始状态的舰队有一个特定的从属节点XXX.XXX.XXX.177和一个主节点XXX.XXX.XXX.244(它们一起构成舰队中的分片188)。在没有任何节点中断的情