问答-聊天机器人

LangChain开发（九）基于Rag实现文档问答

Rag工作流索引（Indexing）检索和生成（Retrievalandgeneration）文档问答实现流程代码实现源码地址参考资料关联阅读LangChain开发（一）LangChain介绍和对话demoLangChain

丶只有影子·2025-03-27 02:54

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

Linux安装AnythingLLM

1.AnythingLLM简介AnythingLLM是MintplexLabs开发的一款可以与任何内容聊天的私人ChatGPT，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。

neter.asia·2025-03-26 18:52

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

摘要知识图谱（KnowledgeGraph,KG）是人工智能领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而，传统知识图谱构建依赖大量人工标注，成本高且效率低。

·2025-03-26 12:04

【大模型知识点】检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）简要介绍

Retrieval-Augmented-Generation：检索-增强-生成一句话总结：通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统：RAG从外部知识库中检索相关信息

自信的小螺丝钉·2025-03-26 10:24

python 人机对战

二话不说代码供上：#conding:uft-8#人机对战importeasygui,time#导库num=0#定义游玩次数classWen():#创建问答类defwen(self,computer_score

GlisteringMelon·2025-03-26 03:29

Python实现deepseek接口的调用

在Python中，可以使用requests或httpx库向DeepSeekAPI发送请求，实现文本生成、代码补全，知识问答等功能。

才华是浅浅的耐心·2025-03-26 02:54

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人0.12

为了确保这段代码能够在Windows和Linux系统上都能正常运行，我考虑以下几个方面：路径分隔符：在Windows和Linux中，文件路径的分隔符不同。Windows使用反斜杠（\），而Linux使用正斜杠（/）。我们可以使用os.path.join来处理路径，以确保跨平台兼容性。消息框：tkinter.messagebox在不同操作系统上的表现可能会有所不同。确保使用tkinter.messa

yehaiwz·2025-03-26 01:16

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

要使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人的Python脚本，首先需要确保你已经安装了DeepSeek的相关库。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人0.02

聊天机器人添加一个图形用户界面（GUI），我们可以使用Python的Tkinter库。Tkinter是Python的标准GUI库，适合快速开发简单的桌面应用。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

通过纯文字引导DeepSeek编写一个简单的聊天机器人~

为进一步验证DeepSeek的代码能力和自然语言理解力，我花费了大约1个半小时的时间，和DeepSeek仅通过文字对话，编写出一个简单的聊天机器人。

happybasic·2025-03-26 00:41

如何用C#继承提升游戏开发效率？Enemy与Boss案例解析

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-26 00:10

从 0 打造私有知识库 RAG Benchmark 完整实践

而实际的问答对也基础知识库已有文档生成，避免参考源不存在导致的大模型幻觉，可以更加客观反映RAG服务的能力。当然整体的构建流程是与行业无关的，可以参考构建其他的

易迟·2025-03-25 23:35

Langchain+Ollama实现Qwen模型+客服问答私有数据FAQ-实现RAG

目标：部署一个结合大模型和RAG的，客服问题API，如果提问的问题在常见FAQ里，使用FAQ里数据，否则使用大模型回答问题。本文使用Ollama直接运行本地Qwen模型，需要先安装好ollama。现在我们将使用LangChain+Ollama搭建RAG（检索增强生成）系统，让它可以：从Excel读取FAQ将FAQ问题转换为向量（使用Ollama的Embedding模型）存入FAISS向量数据库提供

showker·2025-03-25 18:21

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

学习基于向量搜索和Prompt实现一个文档问答机器人的方法原理。了解如何使用llama.cpp量化大模型的方法。了解如何使用深度学习中常用的向量数据库。为了让更多的同学看懂，我会尽量写的小白一点。

大模型常客·2025-03-25 18:49

前端面试题100题：问答精选与简明解析

HTML5有哪些新特性？语义标签（如，），多媒体标签（如，），离线存储（localStorage，sessionStorage），新的表单控件（如，）。CSS3有哪些新特性？边框圆角（border-radius），阴影（box-shadow，text-shadow），渐变（linear-gradient，radial-gradient），弹性盒模型（flexbox），媒体查询。JavaScript

薛飞之·2025-03-25 13:50

MCP Client 开发教程

在本教程中，你将学习如何构建一个与MCP服务端连接的LLM驱动的聊天机器人客户端。建议你先完成服务端快速入门，该指南将引导你完成构建第一个服务端的基本步骤。

·2025-03-25 08:43

使用 AI 技术实现智能问答系统

其中，基于AI技术的智能问答系统在提高信息获取效率和用户体验方面具有显著优势。

llzwxh888·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

目录项目背景与目的整理框架1.导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展

chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

【极简实战】用博查AI Search + Python+DeepSeek打造你的私有知识库！无需Elasticsearch，三步搞定RAG！

本文教你用纯Python+博查API，30行代码搭建一个高精度问答系统，本地文件、网页结果一键融合！

BigNorthBear·2025-03-24 22:54

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。

eahba·2025-03-24 01:54

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查

北极冰雨·2025-03-23 16:04

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

端到端的NLP框架（Haystack）

Haystack是一个端到端的NLP框架，专门用于构建基于文档的问答系统，是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念，并通过一个实际的代码示例

张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统

题解|#统计输入正数个数#5.6importjava.util.*;publicclassMain{publics广汽丰田发动机薪酬福利待遇1、工作时间：基本上为5天8小时工作制；2、薪资结构：基本工资+加班工资+各类补贴津贴+各类慰问金+小红书24届春招和25届实习，内部推荐小红书24届春招和25届实习，推荐码为:0T019BWYNARK，内推码仅适用于校招内推及微信小程序题解|#试卷发布当天作

2301_79125431·2025-03-22 09:59

Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战

0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据

LuckyAnJo·2025-03-22 08:47

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。

秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

国产Cursor来了？字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析

Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。

码云逸栈·2025-03-22 07:33

使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用

技术背景介绍WolframAlpha是由WolframResearch开发的问答引擎，它通过计算从外部数据源中获取答案，实现对事实性问题的解答。在开发智能应用时，我们可以利用Wolfr

shuoac·2025-03-22 05:20

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析

这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们

bBADAS·2025-03-22 03:27

Rasa Webchat：开源聊天机器人组件

RasaWebchat：开源聊天机器人组件rasa-webchatAfeature-richchatwidgetforRasaandBotfront项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors

乌昱有Melanie·2025-03-21 23:53

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app

AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统

*goliter *·2025-03-21 20:55

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介

但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：人工标注：成本高昂、效率低下；传统的自动化评估

·2025-03-21 12:08

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥

VYSAHF·2025-03-21 04:05

职场人必存！DeepSeek提示词大合集：周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成

AI工具的能力边界早已超越基础问答，但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的，是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”，让效率提升10倍不止。

阳光永恒736·2025-03-21 04:05

使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot

技术背景介绍在人工智能时代，构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势，更是提升与用户互动体验的关键之一。

scaFHIO·2025-03-21 03:02

2021-06-15 C逆序存入数组的元素

缘由编程，逆序存入数组的元素_编程语言-CSDN问答#defineN7main(){staticinta[N]={12,9,16,5,7,2,l},k,s;for(k=0;k

智者知已应修善业·2025-03-20 21:11

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

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

南七小僧·2025-03-20 18:44

【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

系列文章目录【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient

un_fired·2025-03-20 15:20

向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人

本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程

·2025-03-20 14:52

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

引言：当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力，但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。

煜bart·2025-03-20 13:32

有了大模型为何还需要Agent智能体

其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。

全栈你个大西瓜·2025-03-20 09:59

使用MarkdownHeaderTextSplitter拆分Markdown文档

在AI驱动的应用中，如聊天机器人或问答系统，处理大型文档时，通过分片技术将文档拆分为更小的单元是必要的步骤。尤其是对于Markdown格式的文件，它们通常由各种层级的标题结构化组织。

scaFHIO·2025-03-20 05:56

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