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探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统 nseejrukjhad langchain microsoft 数据库 python
利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统引言在当今的软件开发世界中，StackOverflow已经成为程序员解决问题的首选平台之一。而LangChain作为一个强大的AI应用开发框架，提供了StackExchange组件，使我们能够轻松地将StackOverflow的海量知识库集成到我们的应用中。本文将详细介绍如何使用LangChain的StackExchange组件
如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧 nseejrukjhad langchain java 服务器 python
标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况 m0_57781768 python langchain 语言模型
深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、对话生成，还是其他复杂的文本生成任务。然而，随着这些模型的广泛应用，开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况，特别是在生产环境中，Token的使用直接影响着API调用的成本
深入理解LangChain中的Callback机制：如何为Runnable添加回调函数 aehrutktrjk langchain python
深入理解LangChain中的Callback机制：如何为Runnable添加回调函数引言在LangChain中，回调（Callbacks）是一种强大的机制，允许开发者在运行过程中监控和干预各种操作。本文将深入探讨如何为Runnable对象添加回调函数，这对于调试、日志记录和性能监控等任务至关重要。我们将通过实际的代码示例来演示这一过程，并讨论一些常见的应用场景和最佳实践。理解Callback机制
LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商 aehrutktrjk 人工智能 langchain python
LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商引言在人工智能和机器学习领域,LangChain已成为一个强大而灵活的框架,允许开发者轻松集成各种AI服务提供商。本文将深入探讨LangChain的集成能力,介绍如何利用不同的AI提供商来增强你的应用程序,并提供实用的代码示例。LangChain集成概览LangChain支持多种AI提供商的集成,这些集成可以分为两类:独立包集成:这些提供商有独
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注 aehrutktrjk langchain python
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统 aehrutktrjk langchain neo4j 数据库 python
使用LangChain和Neo4j构建智能图数据库查询系统引言在本文中，我们将探讨如何结合LangChain和Neo4j图数据库来构建一个智能的图数据库查询系统。这个系统能够将用户的自然语言问题转换为准确的Cypher查询，并生成易于理解的回答。我们将重点关注如何通过实体映射来提高查询的准确性，这对于处理复杂的图数据尤为重要。主要内容1.环境设置首先，我们需要安装必要的包并设置环境变量：#安装必要
报错 | pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError ... subclass of BaseModel expected 程序猿林仔报错 python python langchain
文章目录01问题情景02分析问题03阅读源码04解决方案4.1方案1-指定版本安装4.2（通用）方案2-指定v1版本4.3（推荐）方案3-参考源码01问题情景最近在做Langchain的开发，可能是因为我更新了依赖库的版本，在执行下面这部分代码的时候出现了该异常：#出现该异常的代码(仅保留核心逻辑)fromlangchain.output_parsersimportPydanticOutputPa
基于 LangChain 开发应用程序第三章-储存明志刘明大模型学习手册 langchain
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分之前的章节可以查看基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出第三章储存在与语言模型交互时，你可能已经注意到一个关键问题：它们并不记忆你之前的交流内容，这在我们构建一些应用程序（如聊天机器人）的时候，带来了很大的挑战，使得对
使用LangChain与Together AI模型交互：深入探讨和实践指南 llzwxh888 langchain 人工智能交互 python
使用LangChain与TogetherAI模型交互：深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域，TogetherAI已经成为一个强大的平台，提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互，为开发者提供实用的知识和见解，同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台，允许
MongoDB Atlas与LangChain集成指南 afTFODguAKBF mongodb langchain 数据库 python
引言MongoDBAtlas是一款全托管的云数据库解决方案,可在AWS、Azure和GCP上使用。最新版本支持在MongoDB文档数据上进行原生向量搜索。本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。安装和设置1.安装langchain-mongodb包pipinstalllangchain-mongodb向量存储LangChain提
使用HTMLSectionSplitter进行智能HTML文档分割 afTFODguAKBF html python 前端
使用HTMLSectionSplitter进行智能HTML文档分割引言在处理大型HTML文档时，将其分割成更小的、语义相关的部分是一个常见需求。这不仅有助于提高文本处理的效率，还能保持文档的结构和上下文信息。本文将介绍LangChain库中的HTMLSectionSplitter，这是一个强大的工具，可以根据HTML结构智能地分割文档。HTMLSectionSplitter简介HTMLSectio
使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统 afTFODguAKBF 人工智能 langchain python
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档，以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
使用Fireworks API和LangChain构建高效的AI应用 afTFODguAKBF langchain 人工智能 easyui python
使用FireworksAPI和LangChain构建高效的AI应用引言在当今快速发展的AI领域，能够快速、高效地构建和部署AI应用变得越来越重要。FireworksAI提供了强大的API服务，而LangChain则是一个灵活的框架，可以帮助开发者更容易地构建基于大语言模型的应用。本文将介绍如何结合FireworksAPI和LangChain来创建高效的AI应用，并提供实用的代码示例和最佳实践。Fi
llm-universe学习小记录4--构建RAG应用 Adela0546 学习语言模型
构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能（1）记忆（Mem
LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人海哥python AI langchain python 机器人
前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain库：Python和JavaScript库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合
第3篇：LangChain的架构总览与设计理念 Gemini技术窝 langchain 架构大数据人工智能 AIGC nlp
LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中，我们将深入解析LangChain库的架构，详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用，并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
LangChain框架详解大霸王龙 langchain python python langchain
LangChain框架详解LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的强大框架，旨在帮助开发人员简化与大模型交互、数据检索以及将不同功能模块串联起来以完成复杂任务的过程。它提供了一套丰富的工具、组件和接口，使开发人员能够轻松构建上下文感知和具备逻辑推理能力的应用程序。以下是对LangChain框架的详细介绍，包括其定义、架构、主要模块、应用场景以及安装和使用方法。一、LangChain定义与
洞悉LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索汀、人工智能 AI Agent LLM技术汇总 langchain 人工智能自然语言处理大模型 Agent LangGraph AI Agent
洞悉LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索1.LangChain简介LangChain是2022年10月底，由哈佛大学的HarrisonChase发起的基于开源大语言模型的AI工程开发框架。当然也可以问一下AI：通义千问2.5：LangChain是一个开源框架，专注于简化开发者利用大型语言模型（LLM）创建应用程序的过程。这些大型语言模型，如GPT-3
基于Langchain的大模型RAG技术介绍（附示例代码）赵放-AI AI langchain 人工智能 chatgpt python
一、RAG简介在大模型技术的迅速发展下，涌现了各种庞大的模型，形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长，但大多数都是在通用语料库上进行训练的，因此它们只具备通用知识，对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高，许多专业领域难以负担这一费用，但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题，出现了两种技术路线：一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型
RAG 聊天机器人：用 Langchain 和 Streamlit开启与 PDF 的智能对话 Soyoger 大模型应用落地架构实战机器人 langchain pdf 大数据 chatgpt
与大量PDF文档的交互如今变得前所未有地便捷与智能。想象一下，您可以轻松与您的笔记、书籍和各种文档进行无缝对话，不再需要繁琐的手动查找和处理。这篇文章将带您逐步构建一个基于Multi-RAG和Streamlit的Web应用程序，该应用程序通过AI驱动的聊天机器人来读取、解析和处理PDF数据，提供前所未有的用户体验。让我们一起深入探讨开发这一创新应用的完整过程，了解如何通过先进技术实现高效的文档管理
【LangChain】使用LangChain的提示词模板：技巧与总结子夜时辰 LangChain的学习 langchain javascript node.js AIGC chatgpt
作者简介：前端开发爱好者，致力学习前端开发技术⭐️个人主页：夜宵饽饽的主页❔系列专栏：JavaScript小贴士学习格言：成功不是终点，失败也并非末日，最重要的是继续前进的勇气前言：这里是关于LangChain框架中的提示词模板使用的技巧，希望可以帮助到大家，欢迎大家的补充和纠正文章目录一、使用LangChain的提示词模板：技巧与总结1、格式化示例集2、示例选择器来组合提示词模板3、在聊天模型中
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】9. 实用技巧：大模型的流式输出在 OpenAI 和 LangChain 中的使用同学小张大模型人工智能 langchain gpt 笔记经验分享 agi
大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：当大模型的返回文字非常多时，返回完整的结果会耗费比较长的时间。如果等待大模型形成完整的答案再展示给用户，明显会给用户不好的体验。所以，现在市面上大多数的AI应用，在给用户结果时，都是以流式输出的方式展示给用户的。所谓的流式
llm在网页中的流式输出（langchain与streamlit库）格瑞Lxf langchain
一、手动进行流式输出llm本身是支持在终端流式输出的，以ollama为例llm=Ollama(base_url="http://localhost:11434",model="qwen",callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]),)查看源码StreamingStdOutCallbackHandler类中
大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题剑圣土豆算法面试大模型学习自然语言处理 transformer 算法 nlp 自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型：位置编码有哪些？介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么？哪些因素会导致LLM的偏见？什么是思维链（CoT）提示？Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力？解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案？RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么？有了解过什么是稀疏微调
Langchain + Ollama AI工程仔 LLM &AIGC langchain ollama rag
文章目录方式一：Ollama运行起来后，使用langchain加载fromlangchain.llmsimportOllamaollama=Ollama(base_url='http://localhost:11434',model="llama2")print(ollama("whyistheskyblue"))方式二：使用langchain_community1、下载Ollama:https:
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使用RecursiveUrlLoader实现递归网页爬取：深入解析与实践指南1.引言在当今的数字时代，网络爬虫已成为获取和分析大量在线信息的重要工具。LangChain提供的RecursiveUrlLoader是一个强大的工具，能够递归地爬取网页内容，并将其转换为易于处理的文档格式。本文将深入探讨RecursiveUrlLoader的使用方法、特性以及实际应用场景。2.RecursiveUrlLo
langchain `as_retriever` 方法大多_C langchain java 服务器
as_retriever方法是一个用于将VectorStore对象转换为VectorStoreRetriever对象的便捷方法。VectorStoreRetriever是一个检索类，用于从向量存储中查找和检索最相关的文档。这个方法接受多个可选参数来配置检索的行为。用法介绍参数search_type(Optional[str]):定义检索器应该执行的搜索类型。选项包括："similarity":默认
Ollama教程——深入解析：使用LangChain和Ollama构建JavaScript问答系统 walkskyer ollama入门教程 langchain javascript 开发语言 ollama AI
ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门：开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain：Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容API：利用Ollama的原生AP
ztree异步加载 3213213333332132 JavaScript Ajax json Web ztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑，我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载，在这里分享给大家。我后台代码生成的是json格式的数据，数据大家按各自的需求生成，这里只给出前端的代码。设置setting，这里只关注async属性的配置 var setting = { //异步加载配置
thirft rpc 具体调用流程 BlueSkator 中间件 rpc thrift
Thrift调用过程中，Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类，这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作：（1）将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议
异或运算推导, 交换数据 dcj3sjt126com PHP 异或 ^
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事件源对象周华华 JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
MySql配置及相关命令 g21121 mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化，主要包括字符集设置，启动设置，连接优化，表优化，分区优化等等。一修改MySQL密码及用户
[简单]poi删除excel 2007超链接 53873039oycg Excel
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Struts2添加 open flash chart 云端月影
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spring包详解 aijuans spring
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单例模式,sql注入,序列百合不是茶单例模式序列 sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时需要使用序列创建一个自增长的字段居然不会了,所以将序列写在本篇的前面 1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式; 序列的创建; CREATE SEQUENCE seq_pro 2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个 3
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精通Oracle10编程SQL(9)使用游标 bijian1013 oracle 数据库 plsql
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博弈Java讲义 - Java线程同步 (1) boyitech java 多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件，共用数据库连接，全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态，它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程，都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件（cri
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[矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱? comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭........... 我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床..... 那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
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SQL还有多少“理所应当”？ datamachine sql
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Yii使用Ajax验证时，如何设置某些字段不需要验证 dcj3sjt126com Ajax yii
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修改date.toLocaleString()的警告 tntxia String
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