使用Langflow平台开发RAG聊天机器人 首先，需要在Langflow平台进行注册。为了开始一个新项目，可以根据用户需求快速定制一些有用的预构建流程。本文中要创建一个RAG聊天机器人程序，最好的选择是使用向量存储（Vector Store）RAG模板。图1显示了这种方案的原始操作流程。图1：Langflow向量存储RAG模板流 在上述模板中，为...
FastGPT/RagFlow的优势与劣势优势Agent智能体：Agent智能体功能强大，能够自动执行复杂任务，减少了人工干预...
HuggingFace Spaces是一种部署RAG聊天机器人的简单方法,它具有可扩展的硬件基础设施和本地Langflow,不需要任何安装。当然,Langflow也可以通过Kubernetes集群、Docker容器安装和使用,也可以通过VM和Google Cloud Shell直接在GCP中安装和使用。有关部署的更多信息,请参阅此框架有关文档(https://docs.langflow.org/deployment...
HuggingFace Spaces是一种部署RAG聊天机器人的简单方法,它具有可扩展的硬件基础设施和本地Langflow,不需要任何安装。当然,Langflow也可以通过Kubernetes集群、Docker容器安装和使用,也可以通过VM和Google Cloud Shell直接在GCP中安装和使用。有关部署的更多信息,请参阅此框架有关文档(https://docs.langflow.org/deployment...
以下是对RagFlow、RagGPT、QAnything、GraphGTP以及LangChain-ChatChat的应用分析: RagFlow & RagGPT: 应用场景:这两者都属于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成技术来提高自然语言处理任…
使用LangFlow如果你想要 LangChain 的强大功能,同时又希望拥有一个可视化的无代码/低代码界面。最适合快速原型开发和更喜欢可视化工具而非编码的用户。 使用LangSmith如果你的重点是 LLM 应用的可观察性和调试。非常适合在开发或生产环境中监控和优化工作流程。
1879 1 28:32 App graphRAG-本地部署 216 0 12:41 App RAG-整体代码封装 2562 0 11:23 App 本地部署GPU版Ragflow全流程实录 407 1 07:07 App graphRAG-实体合并 752 0 07:53 App graphRAG-传统RAG的缺陷 753 0 09:56 App graphRAG-文档切分 4342 0 15:18 App Deepseek-R1-Reasoning-RAG 416 ...
ai大模型:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 19:37 ai大模型:Naive RAG与langchain实践 12:40 ai大模型:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE 17:05 ai大模型:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde 14:22 ai大模型:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 11:33 ai大模型:模块化RAG(二)迭代...
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的...
借助LCEL提供的RunnableParallel可以清晰描述RAG的计算图结构,其中最关键的部分是通过context键注入向量存储(Vector Store)的查询器(Retriever)。 代码示例参考: AI检测代码解析 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS ...