solate:langchain 实现chatbot 聊天机器人 github.com/solate/chatb 逻辑根据下面这个来封装 solate:langchain 实现RAG embedding模型使用阿里的: solate:阿里百炼 通义千问Qwen 界面 劳动法.pdf faolex.fao.org/docs/pdf 未上传文件, 大模型回复如下 上传劳动法pdf 回答就以及按照给定的rag进行了回答。 准备 pip...
https://itnext.io/building-rag-based-chatbots-using-streamlit-langchain-e5c8554ea435itnext.io/building-rag-based-chatbots-using-streamlit-langchain-e5c8554ea435 随着大型语言模型技术的进步,人们越来越关注创造出有趣的聊天机器人。这对许多公司来说是一个赚钱的机会,但这不仅仅是我们开发人员在工作...
print(f"Chatbot: {response}") 该脚本创建一个命令行聊天机器人界面,持续监听用户输入,通过 RAG 链处理,并返回生成的响应。 创建Streamlit UI 1. 创建app.py import streamlit as st from document_processor import DocumentProcessor from embedding_indexer import EmbeddingIndexer from rag_chain import RAGChain ...
【保姆级教程】DeepSeek-AI大模型课程(DeepSeek部署+LLM+RAG实战+Langchain+Chatbot实战+OpenAI),看完不会来找我共计70条视频,包括:从deepseek方向看待AI大模型趋势、剖析deepseek核心原理和技术价值、deepseek快速部署方案等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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导入LangChain官网知识库: 登录到RAG-GPT的管理后台。 切换到source tab,输入LangChain官网地址。 点击“Fetch more links”一键爬取网站内容作为知识库。 确认并抓取所有相关网页URL的文本,存入向量数据库。 部署和测试智能客服: 打开RAG-GPT提供的ChatBot UI页面。 与智能客服进行交互测试,确保系统能够准确回答用户问...
本文直接通过Langchain内置的openapi-function call来实现，代码仅作为演示，实际业务情况可能得结合代码内置业务流程来实现。比如通过function call解析用户问题之前还需要判断用户的问题是否与餐厅咨询相关，当解析到的查询维度太少时，需要引导式提问等等。总结和展望 随着chatbot的流行，基于向量化的RAG模型似乎已然形成了...
这段代码实现了一个简单的Chatbots：from langchain.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorloader = WebBaseLoader("http://www.paulgraham.com/greatwork.html")index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])index.query("What should I work on?
This starter template implements a Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbot using LangChain and MongoDB Atlas. RAG combines AI language generation with knowledge retrieval for more informative responses. LangChain simplifies building the chatbot logic, while MongoDB Atlas' Vecto...
LangChain - RAG:线上系统多文档要频繁更新,每次都要重新花钱做一次 embedding,老板不批预算,批我... 做为大模型落地的两大方向之一,RAG 有个很大的坑等着我们,设想一下,需要定时更新一匹 PDF 文件到 RAG chatbot 里面去,总量不算多也不算少大约 15,000～ 的样子,开发环境里面根本没考虑过重新 re-index、...