LangChain是一个用于开发LLM应用的开源框架，旨在帮助开发者更轻松地构建由大语言模型驱动的应用程序。RAG...
现在,我们来看一下如何使用Elasticsearch作为知识库,并使用Langchain作为代理框架来实现Agentic RAG。 背景 最初,使用LLMs只是简单地提示它们执行任务,比如回答问题和进行简单计算。 然而,现有模型知识的缺陷意味着LLMs无法应用于需要专业技能的领域,例如企业客户服务和商业智能。 很快,提示转变为检索增强生成(RAG),这对...
Agentic RAG的方法通过更具有自主能力的AI Agent来对其进行增强，具备了极大的灵活性与扩展性，几乎可以完...
在RAG的背景下,LLMs被用来基于用户查询和从向量数据库检索的上下文信息生成完整的响应。在语言模型快速发展的背景下,检索增强生成(RAG)和长上下文大型语言模型(LLMs)之间的辩论引起了广泛关注。检索增强生成(RAG)是一个AI框架,通过将模型基于外部知识源来补充LLM的内部信息表示,从而提高LLM生成响应的质量。在基于LLM的...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建 Agentic RAG 应用。然后,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。该应用使用 LangChain 创建内置的 DuckDuckGoSearch 工具以在互联网上查找信息。它还构建了一个自定义工具,用于调用 Dragon Ball Z API 来筛选角色,并返回其种族、隶属关系和能力等信...
基于原生的RAG 在原生的 RAG 中,用户会被输入到 RAG 管道中,该管道会执行检索、重排序、合成并生成响应。 什么是代理检索增强(Agentic RAG)? 代理式RAG是一种基于代理的方法,用于以协调的方式在多个文档上执行问答。可以比较不同的文档,总结特定的文档或比较多个摘要。代理式RAG是一种灵活的问答方法和框架。
要理解Agentic RAG如何发挥作用,首先我们需要在实际应用中实现它。以Elasticsearch为知识库,结合LangChain的代理功能,开发者可以通过编写Python代码实现文档检索与处理。 具体步骤如下: **安装依赖:**首先需要安装LangChain与Elasticsearch库,以支持模型和数据库的交互。 bash pip install langchain elasticsearch ...
LangGraph:专注于 Agentic 应用开发的框架 LangServe:用于构建微服务的框架 LangSmith:全生命周期可观测性平台 《LangChain入门指南》一书的作者李特丽总结道,LangChain 作为常用的大模型应用开发框架,LangChain 具有以下优势: 1. 强大的提示词工程构建功能
🤔 想要学习如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建 Agentic RAG 应用?构建重点包括:1️⃣ 使用 LangChain 创建内置的 DuckDuckGoSearch 工具以在互联网上查找信息2️⃣ 构建一个自定义工具,用于调用 Dragon Ball Z API 来筛选角色,并返回其种族、隶属关系和能力等信息3️⃣ 构建两个检索工具,用...
在人工智能工程师世界博览会上，LangChain 和 LlamaIndex 的创始人谈论了从基于 RAG 的 LLM 系统到 AI 代理的演变。译自Let’s Get Agentic: LangChain and LlamaIndex Talk AI Agents，作者 Richard MacManus。“代理系统”（或“代理工作流”）这个词在上周于旧金山举行的AI 工程师世界博览会上多次出现。AI ...