LangChain框架也提供了各种相应的库对RAG技术进行支持，让RAG技术可以作为Agent从Knowledge Base获取知识的...
RAG可以作为LangChain(如果它是一个语言处理工具)的一部分,用于提供更加丰富和准确的语言生成能力。 AIAgent可能使用LangChain来处理自然语言的任务,比如理解用户输入和生成响应。 同时,AIAgent也可以利用RAG技术来提高其在特定任务(如问答或对话系统)中的性能,尤其是在需要外部知识来支持决策时。 编辑于 2024-07-21 ...
现在我们已经定义了工具和 LLM,我们可以创建 Agent 了。我们将使用 LangGraph 来构建 Agent。目前,我们使用高级接口来构建 Agent,但 LangGraph 的优点在于,如果你想要修改代理逻辑,这个高级接口由低级、高度可控的 API 支持。 注意,我加入了内存检查点来存储历史记录。 这就是我们构建对话式 RAG Agent 所需的全部内...
在当前这个时间点(2023.9.6)打开 langchain.com 的主站,你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍,Use-Cases 部分明确的分为了 RAG 和 Agents 两部分,说明这两个月以来,业界对落地的思考慢慢收敛到了这两部分,尤其是 RAG(Retrieval
(中英强推!)2024吴恩达最好的【LangChain大模型应用开发】附代码_RAG模型应用_agent_微调ChatGPT提示词_transformer共计8条视频,包括:基于LangChain的大语言模型应用开发1——介绍、2——模型,提示和输出解析、3——记忆等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
有网友表示,自己在开发一个 RAG agent 因不用 LangChain 而遭受同事的质疑,终于有大佬站在自己这边: “我在过去三个半月的实习时间里建立了一个RAG代理。公司里的每个人都问我为什么不用llangchain或者LlamaIndex,就像我是个疯子一样。在我的公司里,每个做RAG的人都用的是 LangChain ,有一个甚至进了Prod。
大模型Agent+RAG企业级项目实战:带你手把手打造个性化定制数字人,原理讲解+代码解析,草履虫都能学明白!(智能体|知识库|LLM|提示词) 9868 25 2:59:52 App 2024最热研究方向:知识图谱+大模型,基于GPT搭建医疗问答系统,原理详解+代码精讲,究极通俗易懂! 1.3万 1 7:22 App 医疗大模型(6个案例) 2万 138 4...
https://www.alang.ai/langchain/101/lc07 一:基本流程和概念 (一)概念 LangChain Agent的核心思想是,使用大语言模型选择一系列要执行的动作。 在Chain中,一系列动作是硬编码在代码中的。 在Agent中,大语言模型被用作推理引擎,以确定要采取的
3. 创建 Agent 和 Agent 执行器 准备好 llm、tools、prompt之后,创建Agent 和 AgentExecutor from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) 其中create_...
用于 RAG 的向量数据库 用于跟踪、评估等的可观察性平台。Agent 领域正在快速发展，带来了令人兴奋的可能性和有趣的用例，但我们建议 —— 在 Agent 的使用模式得到巩固之前，暂时保持简单。人工智能领域的许多开发工作都是由实验和原型设计驱动的。以上是 Fabian Both 一年多来的切身体会，但 LangChain 并非全然没...