LangChain

[NLP] LlaMa2模型运行在Mac机器

本文将介绍如何使用llama.cpp在MacBookPro本地部署运行量化版本的Llama2模型推理，并基于LangChain在本地构建一个简单的文档Q&A应用。
舒克与贝克·2023-11-06 16:57

LangChain案例-根据自己的知识库，构建聊天机器人

1.DocumentLoading文档加载器作用把各种不同来源的数据转换成标准化格式例如，把网站，数据库，youtube，或者PDF，html，JSON，Word，PPT等数据源，加载到标准的文档对象中原理以读Youtube为例：最关键的部分是Youtube音频加载器（读取音频），和OpenAIWhisper解析器（用OpenAI的Whisper模型，将音频转成文字）2.文档分割分割的时刻文档分割
6000lt·2023-11-06 15:09

Langchain知识点（下）

背景：这部分给主要介绍Langchain的agent部分，前面已经章节已经介绍了思维和思路作为一种数据资产是这一次LLM数据化的核心。
远洋之帆·2023-11-06 15:38

Langchain知识点（上）

输出格式Pydantic(JSON)解析器#创建模型实例fromlangchainimportOpenAImodel=OpenAI(model_name='text-davinci-003')#------Part2#创建一个空的DataFrame用于存储结果importpandasaspddf=pd.DataFrame(columns=["flower_type","price","descri
远洋之帆·2023-11-06 15:37

【FastAPI】利用FastAPI构建大模型接口服务

0.摘要：利用FastAPI和uvicorn构建本地化部署大语言模型的接口服务，实现大模型与后续应用（如langchain等）的解耦。整个流程分为服务端与客户端。
TianCMCC·2023-11-06 14:28

LangChain+LLM实战---LlamaIndex、正确使用索引

LlamaIndex简介LlamaIndex(也称为GPTIndex)是一个用户友好的界面，它将您的外部数据连接到大型语言模型(LargeLanguageModels,llm)。它提供了一系列工具来简化流程，包括可以与各种现有数据源和格式(如api、pdf、文档和SQL)集成的数据连接器。此外，LlamaIndex为结构化和非结构化数据提供索引，可以毫不费力地与大语言模型一起使用。本文将讨论Lla
lichunericli·2023-11-05 18:58

LangChain+LLM实战---Embedding Model

原文地址：ChoosingtheRightEmbeddingModel:AGuideforLLMApplications什么是向量Embedding在AI聊天机器人的开发领域中，向量Embedding在获取文本信息的本质方面起着关键作用。向量Embedding的核心是指在数学空间中将单词、句子甚至整个文档表示为密集的低维向量的过程。与依赖于稀疏表示(如one-hot编码)的传统方法不同，向量Emb
lichunericli·2023-11-05 18:57

LangChain+LLM实战---向量数据库介绍

原文：VectorDatabasesEmbeddings是由人工智能模型(如大型语言模型)生成的，具有大量的属性或特征，使其表示难以管理。在人工智能和机器学习的背景下，这些特征代表了数据的不同维度，这些维度对于理解模式、关系和底层结构至关重要。这就是为什么我们需要一个专门为处理这类数据而设计的专门数据库。向量数据库通过为Embeddings提供优化的存储和查询功能来满足这一要求。向量数据库具有传统
lichunericli·2023-11-05 18:27

LangChain+LLM实战---实用Prompt工程讲解

原文：PracticalPromptEngineering注：本文中，提示和prompt几乎是等效的。这是一篇非常全面介绍Prompt的文章，包括prompt作用于大模型的一些内在机制，和prompt可以如何对大模型进行“微调”。讲清楚了我们常常听到的一些名词的具体意思，包括zero-shot、few-shot、微调、对齐、指令、角色扮演等等。文章主要目的是为了让大家可以通过prompt工程来提高
lichunericli·2023-11-05 17:53

【ChatOCR】OCR+LLM定制化关键信息抽取（附开源大语言模型汇总整理）

目录背景技术方案存在的问题及解决思路关键信息提取结果其他解决方案替换文心一言LangChain大型多模态模型（LargeMultimodalModel,LMM）开源大模型汇总LLaMA——Meta大语言模型
liuz_notes·2023-11-05 14:04

Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent

这里我们使用ElasticSearch作为数据库存储相关知识，使用百度文心千帆的embeddingAPI提供向量嵌入；借助langchain搭建LLMAgent.需要安装的环境有：Python,ElasticSearch
。未央·2023-11-05 12:57

面向小白的本地部署大模型完整教程：LangChain + Streamlit+ LLama

在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。目前的LLM
欣一2002·2023-11-05 12:53

从LangChain+LLM的本地知识库问答到LLM与知识图谱、数据库的结合

毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain
u013250861·2023-11-05 12:20

LangChain+LLM实战---ChatGPT的即时插件套件制作

英文原文：InstantPluginsforChatGPT:IntroducingtheWolframChatGPTPluginKit在一分钟内构建一个新插件几周前，我们与OpenAI合作发布了Wolfram插件，使ChatGPT可以使用Wolfram语言和Wolfram|Alpha作为工具，在ChatGPT内部自动调用。可以将其视为向ChatGPT添加广泛的“计算超能力”，从而让它获得Wolfr
lichunericli·2023-11-05 12:19

LangChain+LLM实战---Midjourney高级技巧的极简教程

原文：AnadvancedguidetowritingpromptsforMidjourney(text-to-image)作者：LarsNielsenMidjourney生成的图像，文本Prompt：beautiful,fantasycityunrealengine一句话介绍midjourney?对于那些还没有听说过Midjourney的人，这里是一个简短介绍：Midjourney是一款文本到图
lichunericli·2023-11-05 12:48

LangChain+LLM实战---Midjourney(v5.1) Prompt深度剖析

原文：AnatomyofMidjourneyPromps:In-DepthStudyforeffectivePromptingStrategies—V5.1examples作者：MichaelKing你是否曾经发现自己盯着Midjourney的空白画布，手指悬停在键盘上，让我问自己：“我应该问这个东西什么？”我也曾经有过同样的经历，朋友。就像站在一个售卖艺术品的自动贩卖机前一样，但你需要喂它文字而
lichunericli·2023-11-05 12:48

LangChain+LLM实战---如何训练大模型（LLM）

英文原文：HowtotrainyourownLargeLanguageModels概要介绍大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM，已经席卷了人工智能领域。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit，我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中，我们将概述我们如何训练LLM（
lichunericli·2023-11-05 12:18

基于LangChain+GLM搭建知识本地库

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute一种利用langchain
计算机视觉研究院·2023-11-05 12:48

LangChain+LLM实战---部署本地大模型(基于Langchain)

原文：TrainingYourOwnLLMusingprivateGPT作者：Wei-MengLee了解如何在不向提供者公开私有数据的情况下训练自己的语言模型使用公共AI服务(如OpenAI的ChatGPT)的主要问题之一是将您的私人数据暴露给提供商的风险。对于商业用途，这仍然是考虑采用AI技术的公司最担心的问题。很多时候，您希望创建自己的语言模型，该模型是根据您的数据集(例如销售见解，客户反馈等
lichunericli·2023-11-05 12:13

LangChain 版 Auto-GPT 学习笔记

实战：LangChain版Auto-GPTAuto-GPT项目定位与价值解读Auto-GPT是一个开源项目，旨在利用GPT-3和其他大型语言模型（LLM）来自动生成代
weixin_58038421·2023-11-05 10:25

langchain agent工具介绍（一）

原文：langchainagent工具介绍（一）_牛客网AWSLambda功能:无服务器计算服务类别:底层加强重要程度:⭐️⭐️AWSLambdaAPI是一个由AmazonWebServices(AWS)提供的无服务器计算服务，允许开发者构建和运行应用和服务，而无需预先配置或管理服务器。这种无服务器架构使你能够专注于编写和部署代码，而AWS自动负责扩展、打补丁和管理运行你的应用所需的基础设施。AW
javastart·2023-11-05 02:34

使用langchain-chatchat里，faiss库中报错： AssertionError ，位置：assert d == self.d

发生报错：AssertionError，发生位置：class_wrappers.py里assertd==self.d，假如输出语句，查看到是因为d和self.d维度不匹配造成，解决方式：删除langchain-chatchat
辰阳星宇·2023-11-04 23:10

我用 LangChain 打造自己的 LLM 应用项目

随着LLM的技术发展，其在业务上的应用越来越关键，通过LangChain大大降低了LLM应用开发的门槛。
机器学习社区·2023-11-04 17:08

LlamaIndex的使用 | LangChain的研究 | pdfgpt安装使用

LlamaIndex在https://github.com/jerryjliu/llama_index文档在https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/guides/primer/usage_pattern.html第一个坑，python3.7安装不了库后来使用的是python3.8.7关于LlamaIndex读取的原理在python版的pdfchat中，
Vincent不是文森特·2023-11-04 02:50

Langchain-chatchat（开源项目基于知识库的问答）

本文章基于Autodl服务器部署的开源项目（可以去租一个16G或24G的服务器）这里是用镜像源里chatglm2-6b的模型，需要12.5G的显存（如果想要更长的上下文可以下载charglm2-6b-32k这个模型推理需要20G显存）一共有三种对话模式1.基于LLM的对话2.基于本地知识库的回答3.基于搜索引擎的回答这里是一个实现demo这里是用docker直接部署CodeWithGPU|能复现才
NLPnoproble·2023-11-04 00:52

Langchain-Chatchat项目：4.2-P-Tuning v2使用的数据集

  本文主要介绍P-tuning-v2论文中的5种任务，分别为Glue任务、NER任务、QA任务、SRL任务、SuperGlue任务，重点介绍了下每种任务使用的数据集。一.Glue任务  GLUE（GeneralLanguageUnderstandingEvaluation）是纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台。GLUE包含九项NLU任务，语言均为英语。GLUE
NLP工程化·2023-11-03 23:14

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

原文：AI开源-LangChainUI之Flowise一、Flowise简介Flowise是一个为LangChain设计的用户界面(UI)，使得使用LangChain变得更加容易（低代码模式）。
javastart·2023-11-03 08:27

为集成LLM到测试平台提供更便捷的方式：为讯飞的LLM星火创建接入LangChain类（全部源代码）

为集成LLM到测试平台提供更便捷的方式：为讯飞的LLM星火创建接入LangChain类（全部源代码）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。
CrissChan·2023-11-03 02:45

基于langchain 的文档问答 最佳实践（附源码）

在向量数据库中进行相似性检索，并存出topK把问题和topK答案组成prompt并发给大模型，等大模型答案这里面涉及到的技术点有：文档加载和切分句向量向量存储向量相似度计算promot生成大模型(LLM)langchain
GONE_1·2023-11-02 14:14

LangChain介绍及代码实践

二、6大组件LangChain包含六部分组成，分别为：Models、Prompts、Indexes、Memory、C
永胜永胜·2023-11-02 14:40

Docker宣布推出新的GenAI Stack和Docker AI

导读Docker在其年度DockerCon开发者大会主题演讲中宣布与Neo4j、LangChain和Ollama合作推出新的GenAIStack。
Linux资源站·2023-11-02 09:30

基于Langchain+向量数据库+ChatGPT构建企业级知识库

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《基于LLM大模型的向量数据库企业级应用实践》1—LangChain是什么？
musicml·2023-11-01 05:56

LangChain+LLM实战---Langchain-Chatchat概述

LangChain介绍LangChain是个开源的框架，它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型(LLM)和外部数据结合起来。
lichunericli·2023-10-30 02:04

LangChain+LLM实战---LangChain中的6大核心模块

LLM从语言模型中获取预测，LangChain最基本的构建块是对某些输入调用LLM。首先导入LLM包装器：f
lichunericli·2023-10-30 02:33

LangChain+LLM实战---自定义模拟实现LLM

代码实现fromtypingimportAny,List,Mapping,Optionalfromlangchain.callbacks.managerimportCallbackManagerForLLMRunfromlangchain.llms.baseimportLLMimportreclassTfboyLLM(LLM):@propertydef_llm_type(self)->str:re
lichunericli·2023-10-30 02:03

LangChain+LLM实战---BERT主要的创新之处和注意力机制中的QKV

BERT主要的创新之处BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面：双向性（Bidirectional）：BERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的语言模型如GPT（Generat
lichunericli·2023-10-29 15:03

ChatGLM系列七：LangChain+ChatGLM-6B

今天要给大家推荐一个GitHub开源项目imClumsyPanda/langchain-ChatGLM，该项目在GitHub有超过13.5kStar，用一
永胜永胜·2023-10-29 11:10

langchain-chatglm问题总结

在运行langchain-chatglm的时候会遇到一些问题，现在总结一下，会持续更新，希望能帮到大家。
王小葱鸭·2023-10-29 09:17

AI大模型的使用-深入使用LLMChain，给AI连上Google和计算器

今天涉及的内容如下，下面都会使用例子一一讲解使用，1.1utilities：langchain的python解析器1.2LLMMathChain：可以处理计算的链，内部用python解释器处理1.3LLMRequestsChain
渣渣洒泪成长记·2023-10-28 20:27

Langchain里的“记忆力”，让AI只记住有用的事

今天要讲以下内容：1.ConversationBufferWindowMemory：基于一个固定长度的滑动窗口的“记忆”功能2.ConversationSummaryMemory：总结对话“记忆”功能3.ConversationSummaryBufferMemory：上面两个的结合，超过一定token限制之前以对话形式进行存储，超过之后进行小结存储。4.memory.save_context：有上
渣渣洒泪成长记·2023-10-28 20:27

让AI做决策，学会langChain的Agent

今天内容涉及如下：1.initialize_agent,：执行gent工作，并把工具Tool传入2.Tool：选取行为函数工具类之前我们学习的都是把问题给AI，让AI模型给出答案，那么这种情况下应该怎么处理呢，我需要根据不同的问题选择不同的答案，比如我问AI我想选择一件衣服就去调用挑选衣服的方法，如果是查询订单，那么就专门去调用搜索订单的方法，如果是查询物流就专门去调用物流方面的方法，但是怎么识别
渣渣洒泪成长记·2023-10-28 20:27

PDFgear——一款接入AI智能化模型的免费PDF聊天软件

国内外陆陆续续衍生了很多基于GPT大语言模型的API接口开发的小应用，当GPT对于普通的Chat聊天有Token限制，无法输入大文本或者大文件无法与外部数据进行对话，一时间基于OpenAIEmbeddings和LangChain
刘一哥GIS·2023-10-28 16:16

基于langchain-chatglm本地知识库得部署

项目的技术组成LLM模型大型语言模型（LLM，是largelanguagemodel）是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们通过在大量文本数据上进行训练，能够执行多种任务，包括文本总结、翻译、情感分析等。LLM的显著特点是其规模庞大，包含数十亿个参数，这使得它们能够学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转换器，这有助于它们在各种自然语言处理任务上取得令人印象深刻的表现
武安620·2023-10-28 08:44

使用 RAG、Langchain 和 Streamlit 制作用于文档问答的 AI 聊天机器人

该聊天机器人使用Langchain、FAISS和OpenAI的GPT-4构建，将为文档查询提供友好的界面，同时保持对话上下文完整。
Omer_·2023-10-28 01:43

2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间

对于将2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间如下:PDF到文本的提取转换:若PDF内容主要为文本,此步骤约需要1-2分钟。
小草cys·2023-10-27 12:41

手写效果流式响应(langchain+fastapi+js)

这是一个前后端完整可用的小项目后端是Python的FastAPI框架，调用langchain进行openai的模型对话。
信天牧·2023-10-27 10:41

LLM+LangChain+web UI的架构解析——预备知识、工具篇

仅支持Milvus2.0之后的）：3）python操作：基于pymilvus==2.1.32、Faiss3、Pinecone：完全托管的云原生向量数据库4、postgreSQL+pgvector插件三、LangChain
lucky_chaichai·2023-10-26 04:54

Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （四）

这篇博客是之前文章：Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（一）Elasticsearch：使用OpenAI和
Elastic 中国社区官方博客·2023-10-26 02:40

Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （三）

这是继之前文章：Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（一）Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain
Elastic 中国社区官方博客·2023-10-25 23:38

生成式AI -大模型Claude 和 LangChain 教程:构建由搜索驱动的个人助理应用

本文转自：躺平猫猫本文讲述如何利用LangChain并在其之上使用Anthropic的Claude大模型,结合Python和ReactJS构建由搜索驱动的个人助理AI应用这里先讲一下，我为啥要用Claude
LarryHai6·2023-10-25 18:44
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