通过Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
前端大模型入门（一）：用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
利用大模型开发应用时，我们有时候要第一时间给出用户相应，也就是使用流式调用的方式。这时候前端处理响应，就需要特殊的处理：利用处理可读流的方式从响应中读取数据。 随着大语言模型（LLM）在各种应用中的广泛使用，如何高效地从服务器获取模型生成的长文本响应成为一个重要问题。传统的HTTP请求模式通常等待...
langchain 入门指南 - 让 LLM 自动选择不同的 Prompt
让 LLM 自动选择不同的 Prompt 在上一篇文章中，我们学会了如何让 langchain 来自动选择不同的 LLM Chain，以便回答不同的问题，只需要使用 RouterChain 和 MultiPromptChain 就可以实现这一功能。 但 MultiPromptChain 被设计出来并不只是为了实现不同 LLM Chain 的选择，我们还能用它来实现让 LLM 选择...
初识langchain：LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程
初识langchain：LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程 1.大模型基础知识 大模型三大重点：算力、数据、算法，ReAct （reason推理+act行动）--思维链 Langchain会把上述流程串起来，通过chain把多个算法模型串联起来 Langchain的 I/O系统，负责输入输出管理【文件形式加载提示词】 ...
![初识langchain：LLM大模型+Langchain实战[qwen2.1、GLM-4]+Prompt工程](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240719_85e2ec2d8f98458dbd7eaa93b64fdf7e.png)
LangChain结合LLM做私有化文档搜索
我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。 但是我们不可能把所有数据都丢给LLM去学习，比如某个公司积累的某个行业的大量内部知识。此时就需要一个私有化的文档搜索工具了。 本文聊聊如何使用LangChain结合LLM快速做一个私有化的文档...
LangChain 中的Chain、LLM Chain、Index-related Chains？
LangChain 中的Chain、LLM Chain、Index-related Chains各是什么？
LangChain让LLM带上记忆
最近两年，我们见识了“百模大战”，领略到了大型语言模型（LLM）的风采，但它们也存在一个显著的缺陷：没有记忆。 在对话中，无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain，快速为 LLM 添加记忆能力，提升对话体验。 LangChain 是 LLM 应用开发领域的最大社区和最重要的框架。 1. LLM 固有缺陷，没有记忆 当前的 LLM 非常智能，在理...
【LangChain系列】第九篇：LLM 应用评估简介及实践
[toc] 随着语言模型（LLMs）的不断进步，它们的应用变得越来越复杂和精密。随着这种复杂性的增加，评估这些基于LLM的应用程序的性能和准确性也变得更具挑战性。在这篇博客文章中，我们将深入探讨LLM应用评估的世界，探讨可以帮助您评估和改进模型性能的框架和工具。 一、创建QA应用程序 import os fro...
通过阿里云 Milvus 和 LangChain 快速构建 LLM 问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。 免费试用 前提条件 已创建Milvus实例。具体操作，请参见快速创建Milvus实例。 已开通PAI（EA...
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