RAG是目前大语言模型从工具走向生产力实践的最热门的方式，它可以实现从海量的文本数据中检索相关的信息，并用于生成高质量的文本输出。而聊到RAG，我们就很难避开使用RAG的基础设施-向量数据库今天我将带领大家，以最为基础的CRUD入手来看看向量数据库应该如何使用。考虑到目前市面上的向量数据库众多，每个数据库的操作方式也无统一标准本文将基于LangChain提供的VectorStore类中的统一操作方法，以chroma向量数据库作为示例进行演示。文章目录通俗易懂讲解大模型系列技术交流&资料向量数据库-新增向量数据库-删除向量数据库-更新向量数据库-查询结语通俗易懂讲解大模型系列做大模型也有1年多了
环境准备：1.安装python3.10（其他版本亦可，不要低于3.8）2.找一个文件夹，建立一下python的虚拟环境python-mvenv.venv#创建虚拟的python环境.\.venv\Scripts\activate#进入虚拟环境并激活2.进入虚拟环境后，安装jupyter开发环境（前期教学最好用，后期大项目要安装pycharm）pipinstalljupyter3.激活jupyter工具，这是一个在浏览器上运行的开发工具，进入地址为localhost:8888jupyternotebook进行openai的调用：1.安装和引入需要用的包和openai库 安装openai的库
Langchain默认使用OpenAI的LLM（大语言模型）来进行文本推理工作，但主要的问题就是数据的安全性，跟OpenAILLM交互的数据都会上传到OpenAI的服务器。企业内部如果想要使用LangChain来构建应用，那最好是让LangChain使用企业内部的LLM，这样才能保证数据不泄露。LangChain提供了集成多种LLM的能力，包括自定义的LLM，今天我们就来介绍一下如何使用LangChain来集成自定义的LLM以及其中的实现原理。开源大模型虽然现在的商业大模型（OpenAI和Anthropic）功能十分强大，但开源大模型愈来愈有迎头赶上的趋势，比如最近刚发布的Falcon-180
Java-langchain:一个Java8+的LangChain实现。在(企业)Java环境中构建强大的基于LLM的应用程序。这里持续连载详细的Java入门的LLM学习课程。课程分四个部分：面向开发者的提示工程(promptdevelopment)搭建基于ChatGPT的问答系统(chagptapi)使用LangChain开发应用程序(langchain)使用LangChain访问个人数据(开发中)Java快速转换到大模型开发：配套课程的所有代码已经发布在：https://github.com/Starcloud-Cloud/java-langchain课程合作请留言
近期，谷歌发布了全新的开源模型Gemma，同时智谱AI和清华大学KEG实验室合作推出了ChatGLM3-6B。这两个模型都是先进的对话预训练模型，本文将对它们进行对比，并分享使用体验。先上效果ChatGLM3-6B:ChatGLM3Gemma(20亿参数)：ChatGLM3模型概述Gemma:Gemma是谷歌推出的一种先进的轻量级开放模型系列。受到Gemini模型启发，采用了与创建Gemini相同的研究和技术。名称来自拉丁语中意为“宝石”的单词"gemma"，象征着该模型的珍贵和价值。ChatGLM3-6B:ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款开源对话预训练模型
在今天的文章中，我们将重点介绍如何使用LangChain提供的基础设施在Python中构建Elasticsearchagent。该agent应允许用户以自然语言询问有关Elasticsearch集群中数据的问题。Elasticsearch是一个强大的搜索引擎，支持词法和向量搜索。ElasticSearch可以在RAG（检索增强生成）的上下文中使用，但这不是我们在本故事中的主题。因此，我们不会使用Elasticsearch检索文档来创建注入提示中的上下文。相反，我们在agent的上下文中使用Elasticsearch，即我们正在构建一个agent，它以自然语言与Elasticsearch进行通信
Hellofolks，我是Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LangChain，本文将继续聚焦在针对LangChain的技术进行剖析，使得大家能够了解LangChain实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。在日新月异的人工智能领域，语言模型已经成为舞台主角，重新定义了人机交互的方式。ChatGPT的广泛认可以及Google等科技巨头纷纷推出类似产品，使语言模型，尤其是LLM，成为科技界瞩目焦点。从某种意义上来讲，LLM代表了人工智能理解、解释和生成人类语言能力的重大飞跃，经过海量文本数据的训练，能够掌握复杂的语言模式和语义细微差别。凭借前所未有的语言处理
零、教程简介 本教程主要实现在ubuntu系统部署chatglm3-6b大模型+本地知识库问答，同时也支持百川，千问，羊驼等主流大模型。 文中会涉及Anaconda3(python多版本环境)，langchainchatchatwebui（大模型webui），chagtlm3-6b（智谱大模型），bge-large-zh(向量库) 等内容大语言模型对话效果：本地知识库问答效果：一、操作系统安装操作系统：ubuntu23.10liveserver分区：/根分区40G/data数据盘挂载点150G下载地址：https://releases.ubuntu.com/22.04.3/ub
本工作簿演示了Elasticsearch的自查询检索器将非结构化查询转换为结构化查询的示例，我们将其用于BM25示例。在这个例子中：我们将摄取LangChain之外的电影样本数据集自定义ElasticsearchStore中的检索策略以仅使用BM25使用自查询检索将问题转换为结构化查询使用文档和RAG策略来回答问题安装如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana，请参考文章：安装Elasticsearch及Kibana如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana，那么请参考一下的文章来进行安装：如何在Linux，MacOS及Windows上进行安装Ela
【ChatGLM2-6B】小白入门及Docker下部署一、简介1、ChatGLM2是什么2、组成部分3、相关地址二、基于Docker安装部署1、前提2、CentOS7安装NVIDIA显卡驱动1）查看服务器版本及显卡信息2）相关依赖安装3）显卡驱动安装2、CentOS7安装NVIDIA-Docker1）相关环境准备2）开始安装3）验证&使用3、Docker部署ChatGLM21）下载对应代码包和模型包2）上传至服务器并进行解压3）下载镜像并启动容器4）等待启动并访问页面5）注意事项三、开发环境搭建1)代码远程编辑配置2)一些基本的说明2、接口调用方式好了，开始你的探索吧~一、简介1、ChatGL
