科技 计算机技术 langchain llama3 大模型 LearnToCompress 发消息 Learn to Compress, Compress to Learn!接下来播放 自动连播 手把手带你从零实现AI Agent!轻松搭建自己的AI工具,通俗理解AI Agent多智能体应用及项目实战,RAG、LLM、langchain 人工智能-研究院 1855 8 ...
If you wish to install a non-Debian-packaged Python package, create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv. Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make sure you have python3-full installed. If you wish to install a non-Debian packaged Python appl...
使用LLaMA3构建本地RAG代理,展示RAG概念的示意图,由DALL·E 3提供。 在人工智能和机器学习的领域中,检索增强生成(RAG)获得了显著的关注和影响力,用于增强语言模型的能力。我们将使用LLaMA3和LangChain构建一个本地RAG代理,利用来自不同RAG论文的先进概念,创建一个灵活且能自我纠正的系统。我们将详细探讨技术细节,实...
langchain RAG的查询结果 4. 全部代码,仅供参考: from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.chains import VectorDBQA from langchain...
Ollama - 在系统上安装Ollama;访问其官方网站获取最新的安装指南。 3 设置 安装完所有前提条件后,就可以设置 RAG 应用程序了: 使用命令docker-compose up -d启动Milvus独立实例。 此命令以分离模式启动Milvus实例,在后台安静运行。 通过命令ollama pull <name_of_model>获取LLM模型。 通过模型库查看可用模型列...
LLM存在时效性和幻觉问题,在 如何用解决大模型时效性和准确性问题?RAG技术核心原理 一文中我介绍了RAG的核心原理,本文将分享如何基于llama3和langchain搭...
LangChainAI的推文介绍了使用新发布的Llama3-8b模型创建可靠的、完全本地的RAG(检索增强生成)代理的概念。对于那些对人工智能和机器学习感兴趣的人来说,这是特别值得注意的,因为它展示了如何构建在个人设备(如笔记本电脑)上运行的本地代理,而无需使用云服务。其重要性在于增强隐私保护和降低运营成本的潜力。推文建议...
1. 用本地LLM创建聊天机器人(Creating a chatbot with a local LLM) 2. 为本地文件构建RAG系统 3. 将两者结合起来:支持 RAG 的聊天机器人 4. 升级为代理(Agent) 概括 译者概括: 翻译自 Ming的“Comparing LangChain and LlamaIndex with 4 tasks”,翻译时有一些小调整和优化。 原文地址:lmy.medium.com/...
2、为本地文件构建RAG系统 我们构建一个简单的RAG系统:从本地的文本文件文件夹中读取文本。 以下是使用LlamaIndex文档的代码: from llama_index import ServiceContext, SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndexservice_context = ServiceContext.from_defaults(embed_model="local",llm=llm, # This should be the LLM...
帮助读者快速构建RAG应用,并部署在阿里云服务器上; 一、LLM接入LangChain 1. LangChain中LLM组成 与LLM API原生调用方法不同,在LangChain中,LLM调用过程高度抽象,其由模型(Model)、提示词模版(Prompt Template)、输出解析器(Output parser)组成;如上图所示: ...