langchain

RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）

私域问答场景整体夏详细方案(第一期方案)[1]：工业级别构建私域问答（知识处理、知识召回排序、搜索问答模块）1.第二期方案改进介绍根据业界DIFY、扣子、MaxKB等AI应用开发平台，LlamaIndex、LangChain
汀、人工智能·2025-02-13 02:24

LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案

LangChain+LLM方案的局限性：LLM意图识别准确性较低，交互链路长导致时间开销大；Embedding不适合多词条聚合匹配等。
lichunericli·2025-02-13 01:52

记忆模块概述

文章目录记忆模块概述记忆组件的定义记忆组件、链组件和Agent组件的关系设置第一个记忆组件内置记忆组件自定义记忆组件    本文将LangChain框架内所有与记忆功能有关的组件统一称为“记忆模块”。
三月七꧁ ꧂·2025-02-12 22:58

使用LangChain的ToMarkdownLoader将网页内容转化为Markdown文件

本次文章将介绍如何通过LangChain的ToMarkdownLoader将网页内容提取并转换为结构化的Markdown格式。我们会涉及相关的核心原理，并展示可直接运行的代码示例。
hgSdaegva·2025-02-12 21:22

使用 Llama.cpp 和 llama-cpp-python 快速部署本地 LLM 模型

你将学到如何安装依赖、加载模型、调整参数以获得最佳性能，以及如何结合LangChain处理推理任务。
hgSdaegva·2025-02-12 20:16

Java程序员Python一小时速成

背景由于最近要开发一些AILLM（LargeLanguageModel大语言模型）应用程序，然后又想使用LangChain（LangChain是一个用于构建和操作大语言模型（LLMs）的框架，旨在帮助开发者更方便地集成和使用各种
BossFriday·2025-02-12 15:04

【LangChain学习之旅】—（14）代理（下）：结构化工具对话、Self-Ask with Search以及Plan and execute代理

【LangChain学习之旅】—（14）代理（下）：结构化工具对话、Self-AskwithSearch以及Planandexecute代理什么是结构化工具什么是PlaywrightPlaywright
之墨_·2025-02-12 14:30

Langchain Agents

LangchainAgents文档位置：https://js.langchain.com/docs/modules/agents/Agents某些应用程序需要根据用户输入对LLM和其他工具进行灵活的调用链
sin(38.1727063)·2025-02-12 13:25

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统关键词：LangChain,编程范式,记忆系统,对话系统,AI,NLP,知识库,推理1.背景介绍在人工智能领域，对话系统的研究与应用已经取得了显著的进展
杭州大厂Java程序媛·2025-02-11 01:57

AI系列：大语言模型的function calling（下）- 使用LangChain

目录前言LangChainTool/Functioncalling1.Tool/function加强功能LangChain的tool装饰器其他方式:Pydantic2.绑定tools/functions3
liyane·2025-02-10 05:38

使用 llama-cpp-python 在 LangChain 中运行 LLM 模型

使用llama-cpp-python在LangChain中运行LLM模型引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。
qq_37836323·2025-02-10 01:37

nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法

我没有从零创建项目，比如用npminit方法，而是使用的一个开源项目：gitclonehttps://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git
gaohongfeng1·2025-02-09 08:35

基于LangGraph多智能体技术，搭建AI写作自动化系统

1LangGraph概述LangGraph是LangChain的增强版，专注于构建智能体及多智能体流程。其核心优势在于新增的循环流程构建功能以及内嵌的记忆机制，这些特性对于智能体的构建极为重要。
程序员笑武·2025-02-09 06:52

Langchain Chat Model 和 Chat Prompt Template

0.简介ChatModel不止是一个用于聊天对话的模型抽象，更重要的是提供了多角色提示能力（System,AI,Human,Function)。ChatPromptTemplate则为开发者提供了便捷维护不同角色的提示模板与消息记录的接口。1.构造ChatPromptTemplatefromlangchain.prompts.chatimport(ChatPromptTemplate,System
爱学习的小道长·2025-02-09 05:39

Langchain运行报错踩坑记录

一、python环境python11二、运行如下代码报错fromlangchain_openaiimportChatOpenAIimportos#加载.env到环境变量fromdotenvimportload_dotenv,find_dotenv_=load_dotenv(find_dotenv())llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")#默认是gpt-3.5-
pumpkin84514·2025-02-09 04:36

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧在现代数据处理与分析的工作中，处理大量的文件和文档是常见的需求。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档：从基础操作到高级应用

深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档：从基础操作到高级应用在现代互联网时代，HTML（超文本标记语言）作为一种标准的网页文档格式，广泛应用于各类网站和应用中。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

Python 使用 langchain 过程中的错误总结

langchainVersion:0.3.7Summary:BuildingapplicationswithLLMsthroughcomposabilityHome-page:https://github.com/langchain-ai
爱学习的小道长·2025-02-09 04:02

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版在开始参数配置之前，先执行以下脚本pythoncopy_config_example.py该脚本将会将所有
汀、人工智能·2025-02-08 07:28

【RAG知识库】本地搭建chatgpt知识库

️一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
LLM教程·2025-02-08 06:23

LangGraph入门教程

LangGraph教程：在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介
xnuscd·2025-02-08 04:37

使用Python和LangChain加载与解析PDF文档的全面指南：从基础操作到高级应用

使用Python和LangChain加载与解析PDF文档的全面指南：从基础操作到高级应用PDF（便携式文档格式）自1992年由Adobe公司推出以来，已成为全球广泛使用的文档格式。
m0_57781768·2025-02-07 22:33

【深度解析】DeepSeek-R1的五大隐藏提示词

LangChain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt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
吴师兄大模型·2025-02-07 20:54

基于langchain和gradio实现天气查询智能体，本地ollama大模型调实时天气api，前端输入即可自动返回天气

介绍：众所周知大模型训练数据都是用的历史数据，无法实时查询天气信息，因此使用本地ollama大模型调实时天气api接口的方式，大模型识别和理解你要查询的请求，然后调第三方天气api接口返回实时天气。python代码：#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedNov2013:43:032024@author:xiaobai"""#引
福小白·2025-02-07 10:48

使用Python和LangChain加载与解析Microsoft Office文档的全面指南：从DOCX到PPTX的高效处理方法

使用Python和LangChain加载与解析MicrosoftOffice文档的全面指南：从DOCX到PPTX的高效处理方法在现代工作和学习环境中，MicrosoftOffice套件是不可或缺的生产力工具
m0_57781768·2025-02-07 10:16

Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到ollama框架

开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain
walkskyer·2025-02-07 06:16

Python用langchain、OpenAI大语言模型LLM情感分析AAPL股票新闻数据及提示工程优化应用

通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据，结合Python中的相关库，如Pandas、langchain等，实现对股票新闻的情感分析。
·2025-02-06 17:10

LangChain 深入指南：构建强大的 LLM 应用的核心架构

LangChain是这样一个框架，旨在简化语言模型的部署、集成和运维。本篇文章将深入介绍LangChain的核心架构和关键组件，帮助您有效地构建LLM驱动的应用程序。
nseejrukjhad·2025-02-06 16:19

编程AI深度实战：自己的AI，必会LangChain

系列文章：编程AI深度实战：私有模型deepseekr1，必会ollama-CSDN博客编程AI深度实战：自己的AI，必会LangChain-CSDN博客编程AI深度实战：给vim装上AI-CSDN博客编程
relis·2025-02-05 18:09

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。
AI天才研究院·2025-02-05 14:09

【LangChain编程：从入门到实践】容错机制

【LangChain编程：从入门到实践】容错机制1.背景介绍1.1问题的由来在软件开发和编程的世界里，容错机制是不可或缺的一部分。
AI大模型应用之禅·2025-02-05 14:05

从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt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：
吴师兄大模型·2025-02-05 08:53

深入掌握DuckDuckGo搜索API：智能检索策略

Langchain社
dfvcbipanjr·2025-02-05 07:49

使用DuckDuckGo搜索API进行高效信息检索：Python实践指南

本文将详细介绍如何使用Python和LangChain库来利用DuckDuckGo搜索API，实现高效的信息检索。主要内容1.环境准备首先，我们
afTFODguAKBF·2025-02-05 07:18

深度学习-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具

文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表2.2初始化大模型2.3创建Agent2.4运行Agent3参考附录1Agent代理Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。(1)在链中，动作序列是硬编码的。(2)在代理中，
皮皮冰燃·2025-02-04 18:46

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展
AI天才研究院·2025-02-04 18:39

【ChatGLM】基于 ChatGLM-6B + langchain 实现本地化知识库检索与智能答案生成: 中文 LangChain 项目的实现开源工作

【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作目录【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain
AI天才研究院·2025-02-04 17:04

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换

查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型（LLM）正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如，如果用户提出一个模糊的问题，我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入（embeddings）检索出错误的（或模糊的）文档，导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法：退一步提示（Step-backprompting）：这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步，提出
Hugo_Hoo·2025-02-04 16:29

LangChain教程 - 系列文章

LangChain是一个专为开发大语言模型（LLM）应用程序设计的框架。它提供了丰富的模块化工具，支持开发者轻松构建、管理和部署复杂的LLM应用程序。
花千树-010·2025-02-04 16:56

使用LangChain进行半结构化数据的RAG：从PDF解析到API集成

本文将介绍如何利用LangChain工具包，结合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术，处理这类数据。
aehrutktrjk·2025-02-04 16:55

编程AI深度实战：使用 tree sitter 构建更好的代码库地图

系列文章：编程AI深度实战：私有模型deepseekr1，必会ollama-CSDN博客编程AI深度实战：自己的AI，必会LangChain-CSDN博客编程AI深度实战：给vim装上AI-CSDN博客编程
relis·2025-02-04 14:09

编程AI深度实战：让verilog不再是 AI 的小众语言

系列文章：编程AI深度实战：私有模型deepseekr1，必会ollama-CSDN博客编程AI深度实战：自己的AI，必会LangChain-CSDN博客编程AI深度实战：给vim装上AI-CSDN博客编程
relis·2025-02-04 14:08

编程AI深度实战：给vim装上AI

系列文章：编程AI深度实战：私有模型deepseekr1，必会ollama-CSDN博客编程AI深度实战：自己的AI，必会LangChain-CSDN博客编程AI深度实战：给vim装上AI-CSDN博客编程
relis·2025-02-04 13:33

利用 OpenAI GPT、LangChain 和 Streamlit 创建自己的 PDF 问答系统

欢迎关注公众号原文标题：CreateYourOwnPDFQuestionAnsweringSystemwithOpenAIGPT,LangChain,andStreamlit原文地址：https://medium.com
hj_caas·2025-02-04 13:01

【基于langchain + streamlit 完整的与文档对话RAG】

本地部署文档问答webdemo支持pdf支持txt支持doc/docx支持源文档索引你的点赞和收藏是我持续分享优质内容的动力哦~废话不多说直接看效果准备首先创建一个新环境（选择性）condacreate-nchatwithdocspython=3.11condaactivatechatwithdocs新建一个requirements.txt文件streamlitpython-docxPyPDF2f
放飞自我的Coder·2025-02-04 13:30

LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用

本文将介绍一个名为LangChainAskPDF的开源项目,该项目展示了如何利用LangChain和OpenAI等先进工具,构建一个能够"理解"PDF文档并回答相关问题的智能应用程序。
m0_75126181·2025-02-04 12:59

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG，即“RetrievalAugmentedGeneration”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。
MurphyStar·2025-02-04 12:26

大模型应用之基于Langchain的测试用例生成

一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前，公司已经普及使用JoyCoder，我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder，让其生成测试用例，但在使用过程中有以下痛点：1）仍需要多步人工操作：如复制粘贴文档，编写提示词
少喝冰美式·2025-02-04 11:19

基于 LangChain 实现数据库问答机器人

基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。
敲代码敲到头发茂密·2025-02-04 11:16

10.8 LangChain Output Parsers终极指南：从JSON解析到流式处理的规范化输出实践

LangChainOutputParsers终极指南：从JSON解析到流式处理的规范化输出实践关键词：LangChainOutputParsers、结构化输出、JSON解析、数据校验、流式处理一、为什么需要规范化输出？大模型输出的“荒野西部”问题原始输出的三大痛点：格式不可控：模型可能返回纯文本、Markdown、JSON混合体结构不统一：相同语义的内容以不同形式呈现（如日期格式混乱）数据不可靠：
少林码僧·2025-02-03 21:22
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