LangChain学习专栏第23页

LangChain中的output parsers

LangChain中的outputparsers模块可以使模型输出的期望的结构化文本，使用的正是prompt操作。

choose_c·2023-07-24 13:21

解码 LangChain｜用 LangChain 和 Milvus 从零搭建 LLM 应用

Zilliz Planet·2023-07-24 08:00

5分钟，结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统

伴随大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的涌现，人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义，如图像生成，书写文稿，信息搜索等。随着LLM场景的多样化，大家希望LLM能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制，在LLM的基础上构建垂直领域的产品时，需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种：微调（Fine-Tun

字节跳动云原生计算·2023-07-22 04:11

【每日算法】【27. 移除元素】

☀️博客主页：CSDN博客主页本文由我是小狼君原创，首发于CSDN学习专栏推荐：面试汇总❗️游戏框架专栏推荐：游戏实用框架专栏⛅️点赞收藏⭐留言，如有错误请指正未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨Unity

我是小狼君·2023-07-22 01:55

【每日算法】【226. 翻转二叉树】

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我是小狼君·2023-07-22 01:24

LangChain: 大语言模型的新篇章

本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-07-21 10:12

LangChain入门(一)访问LLM模型

GitHub-liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide:LangChain的中文入门教程LangChain的中文入门教程.ContributetoliaokongVFX

苍穹之跃·2023-07-21 04:35

悦数图数据库v3.5.0发布：查询性能大幅提升，为智能决策和 AI 大模型应用提速

与此同时，悦数图数据库也是国内第一家引入了LangChain的图数据库厂商，

科技观察·2023-07-20 13:11

LangChain + Embedding + Chromdb，关联使用ChatGLM的本地搭建训练平台教程

现在主流的技术是基于强大的第三方开源库：LangChain。文档地址：️Langchain这个库目前非常活跃，每天都在迭代，已经有22k的star，更新速度飞快。

查里王·2023-07-20 07:57

LangChain大型语言模型(LLM)应用开发(三)：Chains

LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。

-派神-·2023-07-19 22:05

【尚硅谷】HTML5+CSS3学习笔记（三）CSS布局（含大量源码）

木瓜星灵TT·2023-07-19 18:02

ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt

某些场景会要求ChatGPT重复处理同一个操作，要么在问题里面加入Prompt，要么用自己Prompt替换LangChain默认Prompt。

欧巴Godwin·2023-07-19 15:17

langchain +SQLDatabase+Mysql+OpenAI

通过langchain+SQLDatabase+Mysql来获取数据参照:https://github.com/hwchase17/langchain/issues/2333fromlangchainimportOpenAI

g3230863·2023-07-19 15:46

【AI赋能】人工智能在自动驾驶时代的应用

秋说·2023-07-19 11:44

Java基础之复习（下）

目录前言一.泛型的认知泛型类泛型数组泛型的上界泛型的方法二.内部类讲解三.了解异常四.面向对象编程包继承多态抽象类和接口博主介绍：博客名为tq02，已学C语言、JavaSE，目前学MySQL和JavaWed学习专栏

tq02·2023-07-18 23:46

LangChain-Agent自定义Tools类 ——基础篇（一）

fromlangchain.agentsimportToolfromlangchain.toolsimportBaseToolfrommathimportpifromtypingimportUnionfromlangchain.agentsimportinitialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypeimportosfromlangchain.c

思考实践·2023-07-18 21:53

自然语言处理从入门到应用——LangChain：代理（Agents）-[自定义MRKL代理]

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录本文将介绍如何创建自己的自定义MRKLAgent。MRKLAgent由三个部分组成：工具：代理可用的工具。LLMChain：生成以一定方式解析的文本，以确定要采取哪个动作。代理类本身：解析LLMChain的输出，以确定要采取哪个动作。自定义LLMChain（CustomLLMChain）本部分将介绍如何通过创建自定义LLMChain来创建自定义MRKL代

von Neumann·2023-07-18 21:48

【探索AI未来】人工智能技术在软件开发中的应用与革新

秋说·2023-07-18 12:30

使用基于智能搜索和大模型打造企业下一代知识库-LangChain 集成及其在电商的应用...

更新目录如下：第一篇《典型实用场景及核心组件介绍》第二篇《手把手快速部署指南》第三篇《Langchain集成及其在电商的应用》（本篇）第四篇《制造/金融/教育等行业实战场景》（即将上线）第五篇《与AmazonKendra

亚马逊云开发者·2023-07-18 10:19

用 LangChain 构建基于资料库的问答机器人（一）：基础用法

接下来，我将会介绍一个名为LangChain的库，它可以帮助你更方便地将AzureOpenAI结合到你的应用中。我也会将这个做成一个系列，最终目标是实现一个可以根据资料库回答问题的聊天机器人

Jambo Chen·2023-07-18 08:36

用 LangChain 构建基于资料库的问答机器人（二）：从资料源中提取文本信息

但我们的资料源格式是多样的，比如PDF、Word、HTML、PPT等等，甚至有的资料源来自于网络，这些格式都不能直接提取出文本，但好在Python有很多第三方库可以帮助我们提取文本信息，并且LangChain

Jambo Chen·2023-07-18 08:02

LangChain-Evaluation—如何评估LLM及其应用（三）

省流：目前没有真正完美的解决方案，比如分类有精度这样接近完美的评估方案，但LLM目前没有ThissectionofdocumentationcovershowweapproachandthinkaboutevaluationinLangChain.Bothevaluationofinternalchains/agents,butalsohowwewouldrecommendpeoplebuildi

思考实践·2023-07-18 08:07

【LLM】Langchain使用[四]（评估、代理）

note评估目的：检验LLM是否达到验收标准；分析改动对于LLM应用性能的影响思路：利用语言模型和链，辅助评估代理：代理能方便地将LLM连接自己的信息来源（数据）、API等PythonREPLTool工具，使能够结合自己的python代码场景执行过程，比如下面将姓名列表根据拼音进行排序。文章目录note一、评估1.创建测试用例数据2.评估二、代理1.使用llm-math和wikipedia工具2.

山顶夕景·2023-07-18 08:03

langchain源码阅读系列（二）之数据接入层

原文首发于博客文章langchain源码阅读LangChain主体分为6个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构

莫尔索随笔·2023-07-18 07:22

【LangChain】数据连接(Data connection)

LangChain为您提供了通过以下方式加载、转换、存储和查询数据的构建块：Documentloaders：从许多不同来源加载文档Documenttransformers：拆分文档、将文档转换为问答格式

山鬼谣me·2023-07-18 07:47

LLM-Client一个轻量级的LLM集成工具

所以这时候LangChain就解决了这个问题，LLM集成工具为将不同的语言模型集成到您的项目中提供了一种简化的方法。抽象了

deephub·2023-07-17 22:57

LangChain for LLM Application Development 课程要点

课程链接:https://learn.deeplearning.ai/langchain/第一节Introduction简介了一下LangChain等。

python算法工程师·2023-07-17 21:38

【Unity3D 问题总结】☀️ | 解决LayoutGroup配合Content Size Fitter使用时发生子成员位置错乱问题

博客主页：https://xiaoy.blog.csdn.net本文由呆呆敲代码的小Y原创，首发于CSDN学习专栏推荐：Unity系统学习专栏游戏制作专栏推荐：游戏制作Unity实战100例专栏推荐：Unity

呆呆敲代码的小Y·2023-07-17 16:18

自然语言处理从入门到应用——LangChain：代理（Agents）-[自定义代理（Custom Agent）]

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录一个代理（Agent）由两个部分组成：工具（Tool）：代理可以使用的工具。代理执行器：这决定了采取哪些行动。在本文中，我们将介绍如何创建自定义代理。fromlangchain.agentsimportTool,AgentExecutor,BaseSingleActionAgentfromlangchainimportOpenAI,SerpAPIWrap

von Neumann·2023-07-17 13:03

Mac M1安装 langchain

参考文章:安装langchain大语言模型集成工具LangChain-知乎常见的配置方式，并将直接运行的代码上传到github上安装cordaFreeDownload|Anaconda安装transformer

liuhehe321·2023-07-17 07:03

【LangChain】结合代理和向量存储(Combine agents and vector stores)

概述本笔记本介绍了如何组合代理和向量存储。其用例是，您已将数据提取到向量存储中，并希望以代理方式与其进行交互。下文讲述的方法是创建RetrievalQA，然后将其用作整体代理中的工具。内容创建向量存储fromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangc

山鬼谣me·2023-07-17 01:07

使用 LangChain、Pinecone 和 LLM（如 GPT-4 和 ChatGPT）构建基于文档的问答系统

2.1、更广泛的知识覆盖：2.2、特定于上下文的答案：2.3、适应性2.4、更好地处理模糊查询三、LangChain模块四、设置环境五、加载文档六、分割文档七、使用OpenAI嵌入文档八、使用Pinecone

技术狂潮AI·2023-07-17 01:05

LangChain：使用自然语言查询数据库

目录前言LangChain介绍为什么选择LangChainLangChain的结构代理SQLDatabaseAgent数据库模式和资源导入必要的库连接到数据库：设置LLM、工具包和代理执行器：使用自然语言查询数据库

技术狂潮AI·2023-07-16 17:49

【LLM】Langchain使用[二]（模型链）

文章目录1.SimpleSequentialChain2.SequentialChain3.路由链RouterChainReference1.SimpleSequentialChain场景：一个输入和一个输出fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI#导入OpenAI模型fromlangchain.promptsimportChatPromptTemplat

山顶夕景·2023-07-16 17:17

LangChain（6）构建用户自己的Agent

构建用户自己的Agent编写简单的计算工具编写有多个参数的工具其它更高级的工具LangChain中有一些可用的Agent内置工具，但在实际应用中我们可能需要编写自己的Agent。编写简单的计算工具!

小何才露尖尖角·2023-07-16 16:03

LangChain 本地化方案 - 使用 ChatYuan-large-v2 作为 LLM 大语言模型

一、ChatYuan-large-v2模型ChatYuan-large-v2是一个开源的支持中英双语的功能型对话语言大模型，与其他LLM不同的是模型十分轻量化，并且在轻量化的同时效果相对还不错，仅仅通过0.7B参数量就可以实现10B模型的基础效果，正是其如此的轻量级，使其可以在普通显卡、CPU、甚至手机上进行推理，而且INT4量化后的最低只需400M。v2版本相对于以前的v1版本，是使用了相同的技

小毕超·2023-07-16 16:01

“有兴多磨句，无聊少应酬”——一些朋友诗歌作品的个人看法回复

不过如果是学习专栏写的近体诗，那就还是可以抓点毛病的。久学唐诗未入门，惯常无病乱呻吟。精

梧桐树边羽·2023-07-16 14:32

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain是一个强大的框架，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。WhatisLangChain?LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。

手把手教你学AI·2023-07-16 11:16

LangChain（5）Conversational Agents

LargeLanguageModels(LLMs)在语义知识方面表现不错，但也有一些不足，如：不能正确计算数学公式、无法获取最新知识新闻通过Agents可以赋予LLMs更多能力，让LLM能够计算、上网查询agent简单使用fromlangchainimportOpenAI#语言模型llm=OpenAI(openai_api_key="OPENAI_API_KEY",temperature=0,mo

小何才露尖尖角·2023-07-16 11:45

langchain源码阅读系列（一）之LLM输入输出管理

原文首发于博客文章langchain源码阅读LangChain主体分为6个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构

莫尔索随笔·2023-07-16 11:45

基于langChain 的privateGPT 文档问答研究

privateGPT可以有四个用处：1.增强知识管理：私有LLMs自动化，将大量非结构化数据组织2.提高用户体验：可以粗粒用户查询请求提供私人的基于上下文相关的恢回复3.创新4.提高工作效率LangChain

转身之后才不会·2023-07-16 11:15

LangChain（4）检索增强 Retrieval Augmentation

LangChain（4）检索增强RetrievalAugmentation文本分段构建Embedding存储向量向量查询检索信息结合LLMLargeLanguageModels(LLMs)的能力或者知识来自两方面

小何才露尖尖角·2023-07-16 11:15

【LangChain】概要(Summarization)

LangChain学习文档流行【LangChain】RetrievalQA【LangChain】对话式问答(ConversationalRetrievalQA)【LangChain】SQL【LangChain

山鬼谣me·2023-07-16 11:14

【LLM】Langchain使用[三]（基于文档的问答）

文章目录一、基于文档的问答1.创建向量存储2.不同类型的chain链二、本地知识库问答Reference一、基于文档的问答1.创建向量存储使用DockArray内存搜索向量存储，作为一个内存向量存储，不需要连接外部数据库创建向量存储：导入一个索引，即向量存储索引创建器fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#检索QA链，在文档上进行检索fromlangchain.

山顶夕景·2023-07-16 11:41

【LLM】Langchain使用[一]（模型、提示和解析器、存储）

note文章目录note零、LangChain介绍一、模型、提示和解析器1.提示2.使用langchain写提示3.输出解析器4.链式思考推理(ReAct)二、存储1.对话缓存存储2.对话缓存窗口存储3

山顶夕景·2023-07-16 11:11

[LangChain核心模块]模型的输入和输出-＞Language models

2.2、缓存2.3、流式传输3、Chatmodels3.1、入门3.2、LLMChain3.3、提示（Prompts）3.4、实时流媒体streaming1、简介语言模型（Languagemodels）LangChain

逐梦苍穹·2023-07-16 05:04

自然语言处理从入门到应用——LangChain：代理（Agents）-[代理类型]

以下是LangChain中可用的代理：zero-shot-react-description此代理使用ReAct框架，仅基于工具的描述来确定要使用的工具。

von Neumann·2023-07-16 05:10

LangChain大模型应用落地实践（二）：使用LLMs模块接入自定义大模型，以ChatGLM为例

angChain版本：0.0.147；(没想到第二更LangChain已经更新到147了）一、国内外大模型发布现状图1大模型时间线（2023-arxiv-ASurveyofLargeLanguageModels

手把手教你学AI·2023-07-16 02:00

LangChain入门(七)-结构化输出

有时候我们希望输出的内容不是文本，而是像json那样结构化的数据。示例：importosfromlangchain.output_parsersimportStructuredOutputParser,ResponseSchemafromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain.llmsimportOpenAIos.environ["OP

苍穹之跃·2023-07-16 02:59

LangChain大型语言模型(LLM)应用开发(一)：Models, Prompts and Output Parsers