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...
支持自动数据预处理和基于Flow模块的工作流编排。FastGPT支持创建RAG系统，提供自动化工作流程等功能，使得...
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。
使用PromptFlow 和 LangChain 设置开发环境:使用 PromptFlow 和 LangChain 设置开发环境对于构建高效的检索增强生成 (RAG) 应用程序至关重要。首先确保您拥有强大的开发设置,包括兼容的操作系统、必要的软件依赖项以及 Git 等版本控制系统。安装 PromptFlow,这是一个用于设计、测试和部署基于提示的应用程序的强大工具。
40 0 05:53 App RAG_07_Vectorstore_向量存储 7404 139 01:57 App 【deepseek接入微信教程】3分钟教你deepseek接入微信创建聊天小助手!小白也能完美上手!抛弃手动回复,一下可以聊100个... 1682 1 12:00 App 商业级RAG落地2 2.7万 8 27:40 App 基于RAGFlow+DeepSeek构建企业级知识库(准确率高) 6249 ...
RAG技术原理与RAGFlow项目实操 19:56 Naive RAG与langchain实践 13:02 高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE 17:26 高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde 14:43 模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 11:54 模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc 18:14 Embedding原理:word2vec、CBOW...
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: from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS ...