随着年初chatGPT产品的退出和迭代发展，凭借一己之力将大模型带火，国产很多厂商后续也陆续跟进开始投入研发属于自己的大模型产品，在这段时间里面陆陆续续出来了很多不同的产品，比如：文心一言、星火大模型、通义千问、商量、360智脑、MOSS等等，这些大都是排队申请注册，迟迟等不到体验通过的结果，在开源层面比较能打的基本就是清华大学开源的chatGLM产品了，目前已经经过数个版本的迭代开发了，因为实际项目的需要，我也陆续接触了这个开源项目，本文并不是要去深入剖析，我也没有那个能力，毕竟本身并不是主要做大模型和NLP这个方向的，这里主要的目的就是详细记录自己学习过程中的学习资料已经问题等等，会持续更
GitHub-liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide:LangChain的中文入门教程LangChain的中文入门教程.ContributetoliaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-GuidedevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 目录一、注册谷歌搜索API二、安装谷歌搜索的依赖三、使用案例一、注册谷
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。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，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第六门课：Agents,所谓Agents可以理解为那些可以代替你来完成各种任务的人，即代理人(agent)。agent在执行各种任务的时候可能会用到各种工具，那么今天
前言过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库(类似存在本地的数据库一样)所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用本文侧重讲解LLM与langchain/
最近ChatGLM-6B发布了第二代ChatGLM2-6B，于是果断部署了一下试试水。下面讲解详细部署过程，并讲解部署时候遇到的问题以及解决办法。一、部署过程1.安装python、git等必须工具在要部署项目之前，需要部署必须的一些工具。下面详细讲解每一步所需的工具安装步骤。1.1安装python对于如何安装python，网上有很多教程，这里只是简单讲解。（1）通过安装anaconda、miniconda安装python可以通过anaconda和miniconda安装虚拟环境的方式安装python，这种安装的好处就是可以切换不同python和各种三方包不同版本。因为很多项目需要的版本不同，会导
LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答系统截图LangChain代理流程Here’sthetableofcontents:LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答 LangChain是一种LLMs(大语言模型)接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。Langchain2ONgDB是参考Langchain2Neo4j的实验项目，将ONgDB集成到了LangChain生态系统。在Langchain2Neo4j的基础上去掉了Keywordsearch(关键词全文检索
首先是项目开源地址 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM下载这个项目的源码非常简单，但运行起来十分麻烦，各种环境的搭配简直是折磨人，尤其是电脑上缺少各种安装环境的，我首先先列举几个，例如conda安装python的虚拟环境，用这个比较方便，还有Anoconda的安装，VisualStudio的安装等等，反正运行时缺少什么，我们就安装什么就完事了。B站有一个类似的本地部署值得参考一下：【防坑指南】手把手演示本机部署langchain+chatGLM本地知识库_哔哩哔哩_bilibili一、跟着B站的这个视频安装下去，我们可能在第一步
本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。引言近期,大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试,虽然已经产生了许多有趣的应用,但是单独使用这些LLM往往难以构建功能强大的实用应用。LangChain通过将大型语言模型与其他知识库、计算逻辑相结合，实现了功能更加强大的人工智能应用。简单来说，个人理解LangChain可以被视为
文章目录ChatGLM2-6B国产开源大模型ChatGLM-6B第二代正式发布介绍评测结果MMLUC-EvalGSM8KBBH推理性能ChatGLM2-6B示例使用方式环境安装代码调用从本地加载模型网页版Demo命令行DemoAPI部署低成本部署模型量化CPU部署Mac部署协议引用
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖MicrosoftBuild中国黑客松挑战赛，进入AI新纪元近期，伴随着人工智能的新一轮浪潮，Hackathon(黑客马拉松)挑战比赛也越来越丰富。ShowMeAI之前收录过的YCombinator、即刻、思否SegmentFault等组织的创业比赛活动，今天推荐一下微软，感兴趣的可以点击了解详情。即日起至6月6日，可以报名MicrosoftBuild中国黑客松挑战赛。大赛邀请开发者借助MicrosoftAzure、AzureOpenAI等技术，探索技术在智慧制造、智慧管理、智能医疗等行业场景中应用和落地⋙赛程介绍与报名🤖社
