LLMs之RAG：利用langchain实现RAG应用五大思路步骤—基于langchain使用LLMs(ChatGPT)构建一个问题回答文档的应用程序实战代码

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
使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例 llzwxh888 python 人工智能开发语言
本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG（检索增强生成），通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先，您需要安装以下依赖包：!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p
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
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt 人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
绝招曝光！3小时高效利用ChatGPT写出精彩论文 kkai人工智能 chatgpt 人工智能 ai 学习媒体
在这份指南中，我将深入解析如何利用ChatGPT4.0的高级功能，指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题，到撰写结构严谨的学术论文，我将一步步展示如何在每个环节中有效运用ChatGPT。如果您还未使用PLUS版本，可以参考相关教程。**初步探索与主题的确定**起初，我处于庞大的知识领域中，寻找一个可深入研究的领域。ChatGPT如同灯塔，通过深入分析最新研究趋势和领域热点，帮助我在广阔的学
ChatGPT 高效学习套路揭秘：让知识获取事半功倍的秘诀 kkai人工智能 chatgpt 人工智能学习媒体 ai
最近这段时间，AI热潮因ChatGPT的火爆再次掀起。如今，网上大部分内容都在调侃AI，但很少有人探讨如何正经使用ChatGPT做事情。作为一名靠搜索引擎和GitHub自学编程的开发者，第一次和ChatGPT深度交流后，我就确信：ChatGPT能够极大提高程序员学习新技术的效率。使用ChatGPT一个月后，我越发感受到它的颠覆性。因此，我想从工作和学习的角度，分享它的优势及我的一些使用技巧，而非娱
免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
机器学习-聚类算法不良人龍木木机器学习机器学习算法聚类
机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
程序员如何在AI时代保持核心竞争力 nfgo chatgpt 人工智能
程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码，还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心：AI会不会最终取代部分编程工作？然而，也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么，程序员在这个AI崛起的时代该如何应对？是专注某个领
轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型 transformer 图像分类
先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
FlagEmbedding 吉小雨 python库 python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数二七830 numpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型存内计算开发者社区多模态大模型人工智能 chatgpt AIGC 量子计算 AI-native gpt agi
多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力，如基于图像写故事和无OCR的数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs:RecentA
Chat GPT带来的几点思考淡定的胡萝卜
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注，网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及，将会有哪些行业的人面临失业，引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响，面对这些影响，我们该如何看待呢？近期我阅读了不少相关文章，引发的几点思考，想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握，不仅量多
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型 json 人工智能
深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
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
ChatGPT提示词优化大师使用指南 weixin_58606202 AI大模型应用实战 chatgpt 人工智能
我希望你成为我的ChatGPT提示词优化大师。您的目标是帮助我根据自己的需要制定尽可能最好的提示。你提供的提示应该是站在我向ChatGPT发起请求的角度来写的。我的初始提示词如下：此处填入你的初始提示词ChatGPT提示词生成器我希望你充当提示词生成器。比如，我会给你一个这样的标题：《______》。然后，你会给我一个这样的提示：“_______________________”你应该根据我给的主
掌握ChatGPT：高效利用AI助手 kkai人工智能 chatgpt 人工智能媒体学习 ai
2023年3月15日，ChatGPT-4的诞生标志着人类进入了一个全新的人机协作时代。这个时代就像一个混沌初开的新世界，而ChatGPT则是这个新世界里诞生的一个新物种。这个新物种的心智如同一个四五岁的小孩，在与它频繁互动中，人们逐渐发现它既让人惊奇，又让人困惑。ChatGPT宛如一个“天才”儿童，自幼饱读四书五经，拥有着海量的知识储备。每次与它交流，都能让人发现它身上隐藏着无限的潜能。然而，令人
pthread_create/join函数学习 Miqiuha java jvm 开发语言
转自：https://blog.csdn.net/wushuomin/article/details/80051295，chatgpt1.pthread_createintpthread_create(pthread_t*thread,constpthread_attr_t*attr,void*(*start_routine)(void*),void*arg);它的功能是创建线程（实际上就是确定调
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
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
java杨辉三角 3213213333332132 java基础
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《大话重构》之大布局的辛酸历史白糖_ 重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”，如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险，重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”，下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。背景公司专注于企业级管理产品软件，企业有大中小之分，在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
电驴链接在线视频播放源码 dubinwei 源码电驴播放器视频 ed2k
本项目是个搜索电驴（ed2k）链接的应用,借助于磁力视频播放器（官网： http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台），可以实现在线播放视频，也可以用迅雷或者其他下载工具下载。项目源码： http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。项目源码依赖于两个库项目，库项目一链接： http://git.oschina.
Javascript中函数的toString()方法周凡杨 JavaScript js toString function object
简述 The toString() method returns a string representing the source code of the function. 简译之，Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。句法 function.
struts处理自定义异常 g21121 struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况，自定义异常比较简单，只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可，运行时异常不需要捕获，继承自RuntimeException，是由容器自己抛出，例如空指针异常。非运行时异常继承自Exception，在抛出后需要捕获，例如文件未找到异常。此处我们用的是非运行时异常，首先定义一个异常LoginException: /** * 类描述：登录相
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java获取方法的参数名 antlove java jdk parameter method reflect
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JAVA正则表达式匹配查找替换提取操作百合不是茶 java 正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split(); String str; str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组常见的截取规则: str.split("\\.")按照.来截取 str.
Java中equals()与hashCode()方法详解 bijian1013 java set equals()hashCode()
一.equals()方法详解 equals()方法在object类中定义如下： public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); } 很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、I
精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句 bijian1013 oracle 数据库 plsql
--工资级别表 create table SALGRADE ( GRADE NUMBER(10), LOSAL NUMBER(10,2), HISAL NUMBER(10,2) ) insert into SALGRADE values(1,0,100); insert into SALGRADE values(2,100,200); inser
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kafka获得最新partition offset blackproof kafka partition offset 最新
kafka获得partition下标，需要用到kafka的simpleconsumer import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.
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假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式，直接在方程式之前添加负号是不正确的，而必须这样做： string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))" 定义一个0整数c,然后用这个整数c去
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基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式，实现零xml配置，弄了个小demo，供交流讨论。项目说明如下： 1.db.sql是项目中用到的表，数据库使用的是oracle11g 2.该项目使用mvn进行管理，私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar，就是oracle的驱动； 3.默认项目为零配置启动，如果需要更改启动方式，请
《开源框架那点事儿16》：缓存相关代码的演变 j2eetop 开源框架
问题引入上次我参与某个大型项目的优化工作，由于系统要求有比较高的TPS，因此就免不了要使用缓冲。该项目中用的缓冲比较多，有MemCache，有Redis，有的还需要提供二级缓冲，也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。当然去看相关实现代代码的时候，大致是下面的样子。 [java] view plain copy print ? public vo
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架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱 nannan408 split
1.前言. jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug. 2.代码 String[] paths = "object.object2.prop11".split("'"); System.ou
如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描 quentinXXZ mongodb
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jsp指令的一般语法格式： <%@ 指令名属性 =”值 ” %> 常用的三种指令： page,include,taglib page指令语法形式： <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%> include指令语法形式： <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include

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