目前很多企业希望将ChatGPT的能力应用到企业内部当中,但ChatGPT是个预训练模型,其所能回答的知识主要来源于互联网上公开的通用知识库,对于部分垂直领域和企业内部的私有知识库的问答无法起到很好的效果,因此,针对这类场景,企业可以基于OpenAI提供的模型服务以及相关生态工具(比如langchain、huggingFace等),构建企业自己特有...
6. 测试和验证 最后,你需要测试并验证 LangChain 与 ChatGPT 的集成是否成功。你可以通过发送不同的用户输入并检查返回的响应来做到这一点。 总结 通过上述步骤,你已经成功地将 LangChain 与 ChatGPT 集成在一起,并可以使用 LangChain 来与 ChatGPT 进行交互。这为你开发基于自然语言处理的应用程序提供了强大的支...
在这里, os 是用来处理环境变量的, streamlit 是我们创建前端界面的核心库, ChatOpenAI 则是 LangChain 中与 OpenAI 进行交互的模块。 4.3 初始化 OpenAI 语言模型 我们将通过 LangChain 初始化 OpenAI 的 GPT 模型。以下代码片段展示了如何配置 GPT-4o,并设置它的一些基本参数: # 初始化ChatOpenAI模型 ...
python init_database.py --recreate-vs 扩展一下,这里加载的是Langchain-Chatchat/knowledge_base/samples/content里面的文档,构建的向量索引存储在Langchain-Chatchat/knowledge_base/samples/vector_store/bge-large-zh-v1.5下面。 以上所有的初始化工作都已经结束,可以启动服务了。 启动服务 autoDL 启动这个服务之前...
关于LangChain的介绍,可以参考上一篇文章(ChatGPT|LangChain介绍),本文主要详细介绍Agent的原理,LangChain是如何和ChatGPT结合实现问题拆分的。 Agent是什么 基于用户输入动态地调用chains,LangChani可以将问题拆分为几个步骤,然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。
今天我们来尝试用Langchain这个开源工具来构建一个基于PDF文档的内容来聊天的ChatGPT机器人。 02 — 构建步骤: 首先加载文档(PDF、HTML、文本、数据库等) 然后,将数据分割成块,在数据之上创建嵌入以某种形式的数字表示数据,并在嵌入数据之上创建索引。这样我们就可以基于所有流行...
其中,LangChain框架与ChatGPT技术的结合,正在引领AI客服服务的新潮流,为企业带来了前所未有的变革。 一、LangChain与ChatGPT的强强联合 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,它提供了丰富的组件和工具,使得开发人员能够轻松地构建定制化的AI系统。而ChatGPT,作为OpenAI推出的一种基于自然语言处理技术...
《解密AI客服:LangChain+ChatGPT打造智能客服新时代》ChatGPT实现了简易公众号的 AI 客服,主要是基于文本回答用户提出的问题,但缺陷在于无法回答文本之外的内容,且回答较为生硬,同时没有根据用户隔离会话。本文通过优化,使客服能够在回答业务问题之外,还能与用户闲聊,同时隔离用户会话的同时保留上下文缓存。
langchain + azure chatgpt组合配置并运行 首先默认你已经有了azure的账号。 最重要的是选择gpt-35-turbo-instruct模型、api_version:2023-05-15,就这两个参数谷歌我尝试了很久才成功。 我们打开https://portal.azure.com/#home,点击更多服务: 我们点击Azure OpenAI:...
今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇,简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来,从而实现一个极简的联网版ChatGPT。此前,ChatGPT无法联网,虽然现在OpenAI已经为ChatGPT增加联网和插件功能,但是这些功能仅限于面向ChatGPT Plus用户。 对于非Plus用户,LangChain是一个不错的选...