import pandas as pda data = pda.read_csv("F:/python_workspace/file/hexun.csv") # # 查看各行列的详细内容[第几行][第几列] # print(data.values) # #取一行 # print(data.values[1]) # #取一个单元格 # print(data.values[1][1]) # print(data.shape) # 取出一列的数据(取出第三列):...
本文为译文,采用AI翻译,部分可能有误,原文参考:towardsdatascience.com/ 我们之前已经讨论过OpenAI函数,并且了解到LLMs是如何利用工具来与外部世界互动的。在这篇文章里,我想重点关注LLM代理并深入讨论它。我们会学习如何用LangChain构建代理,并尝试各种不同的代理类型。 创建数据库 首先,我们来设置一个我们将与其交互...
Benchmarking RAG over LangChain Docs The Notebook here so that you can run it yourself I'll link to this public data set um yeah that's that's pretty much it um really looking forward to continuing to Benchmark things as well as uh to to see what you guys come up with um you kno...
介绍减少延迟的具体措施,包括预热策略、并行处理、流式响应等技术方案。 fromlangchain.callbacks.streaming_stdoutimportStreamingStdOutCallbackHandlerclassStreamHandler(StreamingStdOutCallbackHandler):def__init__(self): self.tokens = [] self.response_ready = asyncio.Event()asyncdefon_llm_new_token(self, toke...
LLM应用架构实战:基于LangChain的企业级最佳实践,前言随着ChatGPT等大语言模型的广泛应用,越来越多的企业开始将LLM整合到其业务系统中。然而,从概念验证(PoC)到生
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
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OCR 输出的文本是上下文,架构生成器帮助准备所需格式的架构。 一旦我们有了这两个,那么我们就使用 LangChain 的create_extraction_chain函数来生成输出。 可以从这里了解有关 LangChain 提取技术的更多信息。 4、Streamlit前端 所有机器学习应用程序都需要交互式 Web 应用程序,以便更轻松地呈现其结果和性能。Streamlit是...
在LangChain 中引入 NebulaGraph,再连接上你的 NebulaGraph 服务,实例化 NebulaGraphQAChain,再借助一行chain.run()函数,就能实现你的需求。类似的,在 Llama Index 有相同的代码实现: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## Llama Index# Doc: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/examples...
LangChain是一个基于大型语言模型(LLM)构建应用程序的开源框架,提供了工具和抽象以定制和提高模型生成的信息的准确性和相关性。开发者可以使用LangChain组件创建新的提示链或自定义现有模板,同时也允许LLM访问新的数据集,而无需重新训练。 在这个项目中,我使用YahooFinanceNewsTool获取股票信息,并访问Groq和OpenAI模型。