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Naive RAG与langchain实践 12:40 高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE 17:05 高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde 14:22 模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 11:33 模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc 17:53 Embedding原理:word2vec、CBOW 16:11 Embedding模型训练:llamaindex微...
NLPtransformerLangChainPython数据处理模型调用模块化设计LCEL问答系统语言翻译 本课程深入探讨了基于深度学习的人工智能模型——大语言模型(LLM),及其在自然语言处理(NLP)中的应用。课程重点介绍了LangChain框架,它利用transformer架构处理大规模文本数据,执行语言翻译、文本生成、摘要提炼和对话互动等任务。LangChain通过提供...
查看LangChain中对话功能(ChatOpenAI)的重连机制(retry),其源代码如下: classChatOpenAI(BaseChatModel):...def_create_retry_decorator(self)->Callable[[Any],Any]:importopenaimin_seconds=1max_seconds=60# Wait 2^x * 1 second between each retry starting with# 4 seconds, then up to 10 seconds, th...
本书深入探讨了这些大型语言模型(LLM)的功能、潜力和局限,包括ChatGPT和Bard等聊天系统。通过实际案例,书中展示了如何利用LangChain框架开发各种LLM应用,从客户服务到软件开发和数据分析,彰显了LLM在实际应用中的多样性。书中还教授了如何通过微调、提示工程和生产环境中的最佳实践来充分发挥LLM的潜力。
人工智能遵循着:感知->思考->行动 决策方法:有限状态机(Finite-State Machines),分层状态机(Hierarchical Finite-State Machines),行为树 【附件笔记百度盘】(Behavior Trees),效用系统(Utility…
lang.en import English # 加载英文分词器,标记器、解析器、命名实体识别和词向量 nlp = English() # 创建管道 'sentencizer' 组件sbd = nlp.create_pipe('sentencizer') # 将组建添加到管道中 nlp.add_pipe(sbd) text = """Founded in 2002, SpaceX’s mission is to enable humans to become a ...
6, ChatGPT技术和OpenAI API的基础应用和进阶应用:学习了ChatGPT技术和OpenAI API的基础和进阶应用,如大模型概述、API接口概述、向量检索、文本生成、嵌入式向量检索实现问答系统、使用LangChain等,可以在不同的场景中灵活应用ChatGPT技术和OpenAI API解决问题。 7, ChatGPT提示工程的构建和应用:学习了如何构建ChatGPT...
langchain 向量数据库:Faiss 文档处理:PyMuPDF NLP模型 千问大模型 工作职责 1、参与基于大模型的智能平台核心模块的设计与开发,运用 Python 语言构建高效、稳定的系统架构,确保平台在高并发、大数据量场景下的性能表现。 2、负责对大模型RAG进行优化和调优,结合智能平台的业务需求,通过算法改进、策略调整等手段,提升模...
[x] 1. 什么是 LangChain? [x] 2. LangChain 包含哪些 核心概念? [x] 3. 什么是 LangChain Agent? [x] 4. 如何使用 LangChain ? [x] 5. LangChain 支持哪些功能? [x] 6. 什么是 LangChain model? [x] 7. LangChain 包含哪些特点? [x] 8. LangChain 如何使用? [ ] 9. LangChain 存在...