【大模型RAG企业级实战】从零开始手把手带你基于LangChain构建RAG问答系统,看完这套实战教程,少走99%的弯路!共计8条视频,包括:1、内容介绍、2、大模型开发与应用概述、3、企业AI应用:RAG vs 微调等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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4、检索增强生成(RAG)流程概述 18:12 5、Python 3.8+ 虚拟环境配置指南 11:13 6、中国劳动法节日休假规定解析 17:59 7、 向量化检索与大模型生成答案流程 16:57 8、AI技术岗位层次概览 20:58 【AI大模型实战】从0到1带你搭建一套完整的RAG系统(检索增强生成)超详细,草履虫都能听懂!!!(大模型|LLM...
MultiPromptChain:基于 RouterChain,从多个 prompt 中选择合适的一个,比如定义多个老师的提示。 MultiRetrievalQAChain:基于 RouterChain,从多个检索器中动态选择。 以下是一个从【2020 年美国国情咨文】中生成摘要的示例: import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; import { loadSummarizationChain, Analyze...
LangChain可以使用LLM,也可以使用以聊天消息列表为输入并返回聊天聊天消息。它可以与许多LLM一起工作,包括OpenAI LLMs和开源LLM。 输出解析器用于构建从LLM接收的响应,PydanticOutputParser是LangChain中输出解析器的主要类型。 1.2 检索模块 检索模块实现了检索增强生成(RAG),可以访问大模型训练数据之外的用户私有数据。检...
本文介绍RAG(检索增强生成)技术并基于LangChain框架的自查询检索器来开发一个实战型电影推荐系统。 引言 最近,我在浏览Max.com网站时想找一部电影看。通常,这个过程包括浏览系统呈现给我的各种列表,阅读一些相关描述,然后挑选一些看起来有趣的电影。如果我知道我想看的电影的片名或我喜欢的演员的名字,我通常只会点击...
MLM之RAG:探索基于LangChain和Redis的新多模态RAG模板实战 导读:本文主要提出了一个多模态RAG框架模板,结合Redis和LangChain来解决传统RAG仅限于文本的不足。 背景和痛点:传统RAG仅能处理文本数据,无法很好利用图像、图表等信息富集型数据; 许多报告或PPT中包含丰富的图像信息,传统RAG无法提取和利用这部分信息。
LangChainLangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性:可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等...
LangChain，以大语言模型（LLM）为核心，是一个旨在简化人工智能应用开发的框架。它解决了开发者在使用GPT模型时遇到的一些实际挑战。LangChain就像是前端开发中的jQuery，提升了开发效率，让开发者专注于创新和功能优化。Model I/O是LangChain的核心模块，包括Prompts、Language models和Output parsers。Prompts...
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