LangChain可以为任务提供足够复杂的工作流结构，而Agent则负责根据Prompt Template的设定执行这些流程中的每...
使用LangChain框架来训练、部署和优化RAG模型,确保其回答的准确性和及时性。 LangChain还可以帮助监控模型的性能,根据用户反馈进行调整和改进。 工作流程 1. 用户通过客服系统提出问题。 2. Agent接收问题并进行初步理解。 3. 如果问题较为复杂,Agent调用RAG模型进行回答生成。 4. RAG模型检索知识库中的相关文档,并...
如果把AI大模型LLM比作学生的大脑,把RAG比作教材教辅,那么,就可以把Agent比作眼、耳、鼻、舌、身,协助LLM完成“应试教育”之外的“素质教育”。为了过五关斩六将,应对各种考试,学霸则需要LangChain这样的工程化框架,统筹以上各项能力的发挥。 实际上,LangChain提供了Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六...
Agent 可以执行多个检索步骤来处理查询,或者完全不执行检索步骤(例如,响应用户的一般问候)。 Agent 可以访问工具并管理其执行。在本例中,我们将把检索器转换为 LangChain 工具,供 Agent 使用: 现在我们已经定义了工具和 LLM,我们可以创建 Agent 了。我们将使用 LangGraph 来构建 Agent。目前,我们使用高级接口来构建 ...
函数调用和Agent有各种组合,在这里我们将通过函数调用调用RAG检索增强生成机制,并使用结果生成输出。 本文将介绍如何使用Langchian、Autogen、Retrieval Augmented Generation(RAG)和函数调用来构建超级AI聊天机器人。 一、什么是Langchain? LangChain是一个开源库,为开发人员提供了构建由大型语言模型(LLM)支...
28.LangChain多模态输入与自定义输出 31:40 29.LangChain自定义工具调用 30:26 30.LangChain开发Agent智能体 33:30 31.LangChain基于RAG实现文档问答 31:25 32.LangChain向量管理高阶指南 33:59 33.LangChain高效检索器最佳实践 33:26 34.LangChain自定义Callback组件 30:31 35.LangChain自定义会话...
三金哥:ChatGpt、混元、元宝、copilot、模型训练、RAG、LangChain、智能客服、智能 NPC、AGI、智能体? 大师兄:随着 LLM 的发展,LLM 在我们日常的工作、学习和生活中扮演的角色越来越重要,上面的这些概念你肯定都听说过、了解过以及使用过,那么他们之间是怎样的关系呢。
2025史上最强(LangChain+大模型微调+DeepSeek+RAG实+Agent)大模型全套教程,通俗易懂,从入门到面试,学完即就业!拿走不谢!!共计61条视频,包括:1.LangChain快速入门与底层原理、2.基于DeepSeek来实现RAG项目实战(使用 Llamalndex 构建企业私有知识库、3.LangChain提示
LangChain框架主要能够提供Chain和Agent工具来帮助你构建智能体,Chain能够最大程度的方便开发者将不同的操作和处理步骤以链式的方式组合成AI流程;Agent工具由Agent类型、AgentExecutor、Tools(支持的工具列表:https://python.langchain.com/docs/integrations/tools)这几个部分构成,帮助开发者将实时信息交互、外部数据获取...
在当前这个时间点(2023.9.6)打开 langchain.com 的主站,你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍,Use-Cases 部分明确的分为了 RAG 和 Agents 两部分,说明这两个月以来,业界对落地的思考慢慢收敛到了这两部分,尤其是 RAG(Retrieval