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/...
they grapple with a distinct limitation known as thecontext window. This context window defines theboundarieswithin which these models can proficiently process text. Take, for example, gpt-3.5-turbo, which operates within a context length of 4,096 tokens, approximately corresponding to 3,500 words....
Integrates with LlamaIndex, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23 open-source playground monitoring analytics evaluation self-hosted ycombinator openai gpt hacktoberfest observability large-language-models llm prompt-engineering langchain llmops llama-index prompt-management llm-...
allowed_special="all",separators=["\n\n","\n","。",","],chunk_size=7000,chunk_overlap=0)docs=text_splitter.create_documents(["文本在这里"])print(docs) 2.2.3 Vectorstore 通过Text Embedding models,将文本转为向量,可以进行语义搜索,在向量空间中找到最相似的文本片段。目前支持常用的向量存储有...
原始仓库: https://github.com/hwchase17/langchain master 克隆/下载 分支861 标签752 ccurme xai[minor]: release 0.2 (#29132) f3d3707 6天前 12394 次提交 .devcontainer community[minor]: Add ApertureDB as a vectorstore (#24088) 6个月前 .github infra[patch]: drop prompty from ...
How to Implement RAG with Llama 3.1 using Ollama and Langchain To set up a RAG application with Llama 3.1, several steps are required. These include downloading the Llama 3.1 model to your local machine, setting up the environment, loading the necessary libraries, and creating a retrieval mech...
ToolLLaMA使用ChatGPT生成的指令调整数据集ToolBench,这些数据集包含单工具和多工具使用场景的指令,使得模型能够学习如何解析和执行包含多个API调用的指令。 为了提高在这些复杂任务中的效率,ToolLLaMA采用了DFSDT算法,它是一种基于深度优先搜索的决策树,能够帮助模型在多个潜在解决方案中做出更好的选择。此算法增强了模型...
LangChain 是目前 LLM 领域最热门的开源项目之一,从下面可以看出今年以来的曲线和绝对 Star 数跟最热门的开源模型 LLama 相比也不遑多让,发布不到 5 个月已经拥有了超过 1 万个 Github Star。 2.1 LangChain的相关文档 LangChain官方文档:https://langchain.readthedocs.io/en/latest/index.html ...
Gorilla是一个基于检索感知的LLaMA-7B大型语言模型,也是一种基础的智能体,它能够使用各种API工具。这个模型通过分析自然语言查询,精准地找出并调用合适、语义语法均正确的API,从而提升了大型语言模型执行任务的能力和准确性。 Gorilla的一个主要特点是它能够准确地调用超过1600个API,并且这个数量还在增长。这一成就展示了...
3,信息抽取(Extraction): 从文本内容中抽取结构化的内容。 4,结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。 5,数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。 6,代码理解(Code Understanding): 分析代码,并从代码中获取逻辑,同时也支持QA。 7,API交互(Interacting with API...