设置参数后,LangChain中的LLM调用会自动发送到LangSmith服务器,以供查看。 # 使用LangSmith记录LLM调用的日志,可在在https://smith.langchain.com上查看详情 from keys import keys from langsmith import traceable os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = keys.lang...
from langchain.llms import OpenAI fromlangchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.document_loaders import PyPDFLoader 从PDF中提取文本:第一步是加载PDF文件并将其页面拆分为可管理的文本块。我们使用来自langchain库的PyPDFLoader模块来完成此任务。 # Load PDF file loader = PyPDFLoader("path...
LangChain的LLM Graph Transformer是一款先进的人工智能工具,旨在将非结构化文本转换为详细的知识图谱。该工具以其双模式操作和与流行的图数据库平台Neo4j的无缝集成而脱颖而出。它特别针对增强检索增强生成(RAG)应用程序,通过智能地映射数据中的关系来提升应用程序。对于那些希望利用人工智能从文本中提取和组织复杂信息的...
《LangChain和知识图谱大模型医疗问答机器人项目》课程,本课程分为三个部分:OpenAI基础,LangChain基础、综合项目。课程从备课到上线,历时三个月,详细介绍了基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目的落地过程。可用作毕业设计。更多内容:http://www.ichenh
使用Neo4j 和 Langchain 进行知识图谱创建:详细指南 知识图谱在人工智能和数据管理中的力量和潜力 知识图谱是组织和整合信息的强大工具。它们提供了一种以实体为节点、以关系为边的结构化表示知识的方式。这种结构化表示允许进行高效的查询、分析和推理,使知识图谱在各种应用中非常有价值,从搜索引擎和推荐系统到自然语言...
LangChain和Neo4j在构建基于知识图谱的GraphRAG中扮演着重要角色。LangChain提供了强大的自然语言处理能力,可以帮助我们从非结构化文本中提取关键信息,并将其转化为图谱中的节点和边。而Neo4j则是一个高性能的图数据库管理系统,它支持大规模图谱数据的存储、查询和分析,是GraphRAG后端存储与计算的核心。 痛点介绍:结构化...
开源地址https://github.com/ongdb-contrib/langchain2ongdb 授权协议Apache许可 官网https://www.bilibili.com/video/BV1ik4y177Ub 作品详情 项目由本人独立开发,项目分为前端、后端、图数据库构建和应用、基于Langchain大模型Prompt工程开发,实现了基于知识图谱的智能问答。使用 LangChain 构建应用程序后,当有用户提...
LANGCHAIN_PROJECT 可选- Langchain项目名称 LANGCHAIN_API_KEY 可选- Langchain API密钥 LLM配置 MacOS和Linux用户可以使用通过Ollama提供的任何LLM。在https://ollama.ai/library 上你想使用的模型页面的“标签”部分查看,并将环境变量LLM=的值写为.env文件中的标签。所有平台都可以使用GPT-3.5-turbo和GPT-4(...
《LangChain和知识图谱大模型医疗问答机器人项目》课程,本课程分为三个部分:OpenAI基础,LangChain基础、综合项目。课程从备课到上线,历时三个月,详细介绍了基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目的落地过程。可用作毕业设计。更多内容:http://www.ichenhua.cn/t/llm-chat...
LangChain 多代理系统生成会议报告: LangChain 推出了一种多代理系统,用于生成会议报告,涉及输入代理、写作代理和审查代理,迭代地起草和评估报告。该系统展示了人机协作的有效性。详细信息请参见推文。 GPT 计算机助手开源项目: Harrison Chase 介绍了一个开源项目,旨在复制 ChatGPT 桌面应用程序,该应用程序可以通过 pip...