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🔥 从头开始学RAG|Langchain大佬讲解从零到一系统学习RAG技术,RAG快速入门(保姆级教程)【附教程】共计14条视频,包括:RAG从头开始:第1部分(概述)、RAG从零开始:第2部分(索引)、RAG从零开始:第3部分(检索)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
3/ RAG问答应用的示例 我们将采用 Google 生成式AI 聊天模型以及嵌入技术,同时利用 Chroma 向量存储。需指出的是,本教程所展示的技巧和方法均可与任何 ChatModel 或大型语言模型(LLM)、嵌入技术以及向量存储或检索器配合使用。我们将运用以下工具包: %pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community ...
LangChain框架主要由以下六个部分组成: Model IO:格式化和管理LLM的输入和输出 Retrieval:检索,与特定应用数据交互,比如RAG,与向量数据库密切相关,能够实现从向量数据库中搜索与问题相关的文档来作为增强LLM的上下文 Agents:决定使用哪个工具(高层指令)的结构体,而tools则是允许LLM与外部系统交互的接口 Chains:构建运行程...
RAG实操教程:使用LangChain + Llama2 打造你的个人LLM 本文将逐步指导您创建自己的RAG(检索增强生成)系统,使您能够上传自己的PDF文件并向LLM询问有关PDF的信息。本教程侧重于图中蓝色部分,即暂时不涉及Gradio(想了解已接入Gradio的,请参考官网)。相关技术栈包括以下内容: ...
LLM 支持的最强大的应用程序之一是复杂的问答 (Q&A) 聊天机器人。这些应用程序可以回答有关特定源信息的问题。这些应用程序使用一种称为检索增强生成 (RAG) 的技术。 本教程将展示如何基于文本数据源构建一个简单的问答应用程序。在此过程中,我们将介绍典型的问答架构。
rag我简单理解来看就是我先有一段文本,先把它转成向量,保存到向量数据库中,下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并回答。 对rag了解不多,所以开启学习之旅,学完了要应用到实际的需求中,因为最近手里有一个订单就是需要用到这个技术,但是又一知半解。
1. 创建RAG 0.1 文本加载 这里使用 langchain 中的 WebBaseLoader 来加载 html 数据:loader = WebBaseLoader("https://baike.baidu.com/item/%E7%BA%BD%E7%BA%A6/6230") WebBaseLoader是LangChain中集成的用于加载网页中文字的类,详细使用方式可参考这里。
这样,RAG已成为大多数基于LLM的应用程序检索最准确或最相关的响应的基石。当然,有一些值得注意的AI框架,如LangChain和LlamaIndex,它们通过提供所需的所有工具包来帮助这些LLM应用程序更加稳健。让我们来了解LangChain,因为我们将在教程中使用LangChain。 什么是LangChain呢? LangChain 是由Harrison Chase 开发的开源 AI...
欲了解更多信息和后续内容,请参阅使用 LangChain 和 NVIDIA AI 端点生成嵌入式文档来构建 RAG 链笔记本。 教程先决条件 要充分利用本教程,您需要具备以下方面的基本知识:LLM 培训和推理管道,以及以下资源: 我们使用了LangChain。 NVIDIA AI 基础端点 矢量存储 ...