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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

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

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

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

【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

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

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

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·2025-03-20 04:18

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇在AI编程工具领域，能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。
xinxiyinhe·2025-03-20 00:16

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令
哈拉少12·2025-03-19 20:14

Transformer精选问答

Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块
EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。

2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
·2025-03-19 11:09

关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制

小游戏Spine裁剪掉帧问题3）DedicatedServer性能问题4）.mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答
·2025-03-19 11:01

iOS进程增加内存上限的接口

iOS进程增加内存上限的接口2）.sommap内存占用排查的问题3）在使用RecastNavigation遇到的两个问题这是第420篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答
·2025-03-19 11:00

AI问答-供应链管理：看懂 现金流量表、资产负债表、利润表、所有者权益变动表

一、现金流量表1.1、现金流量表的核心结构现金流量表分为3大板块，反映企业现金流入和流出的不同来源：经营活动现金流企业主业产生的现金，如销售商品、支付工资、税费等。关键指标：经营现金流入/流出、净流量（流入-流出）。投资活动现金流长期资产投资（如建厂、买设备）或处置资产（如卖子公司）产生的现金。关键指标：资本支出（购建固定资产等）、投资支付的现金。筹资活动现金流融资行为（如借款、还款、发行股票）或
快雪时晴-初晴融雪·2025-03-19 02:37

从零精通机器学习：线性回归入门

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·2025-03-19 01:03

关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南

以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama
星沉大海@T·2025-03-19 01:59

java web 安全，如何认证客户端？时间戳和noce如何抵御重放攻击？

技术问答整理1.JavaHMAC签名验签示例问题如何用Java实现HMAC签名和验签？
ughome·2025-03-18 22:42

C#运算符与表达式：从入门到游戏伤害计算实践

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·2025-03-18 22:39

C#入门：从变量与数据类型开始你的游戏开发之旅

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·2025-03-18 20:29

RAG问答系统：检索增强生成框架

目录RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 20:26

自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现

作者：张添翼（澄潭）开源LLM的新纪元：DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。
·2025-03-18 18:38

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

DeepSeek使用教程

教程亮点：登录DeepSeek官网，进入“问答系统”模块，输入学科问题即可获取答案。上传学生作
rider189·2025-03-18 02:24

当你简历有一个agent项目如何准备问答

博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-18 00:05

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一
lichunericli·2025-03-17 21:44

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:27

ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。
一ge科研小菜菜·2025-03-17 13:47

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

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·2025-03-16 16:16

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，
微网兔子·2025-03-16 10:56

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52
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