LangChain与向量数据库：高效的信息检索方案
随着自然语言处理技术的发展，特别是深度学习的进步，我们能够更加高效地处理大量的文本数据。LangChain 作为一种强大的工具链，旨在简化和加速构建复杂的自然语言处理应用程序。结合向量数据库，LangChain 可以实现高效且精准的信息检索功能。本文将探讨这一组合的工作原理，并通过一个具体的实现案例来展示其在实际应用中的效果。...
LangChain支持哪些向量数据库
问题一：LangChain支持哪些向量数据库？ LangChain支持哪些向量数据库？ 参考回答： LangChain支持的向量数据库范围广泛，包括但不仅限于Faiss、OpenSearch、AnalyticDB、Annoy、Atlas、AwaDB等。这些数据库使得LangChain能够在不同的环境和需求下提供灵活、高效的搜索能力。 ...
【LangChain系列】第四篇：向量数据库与嵌入简介及实践
[toc] 在这篇博文中，我们将探讨向量存储和嵌入，它们是构建聊天机器人和对数据语料库执行语义搜索的最重要组件。 一、工作流 回想一下检索增强生成 （RAG） 的整个工作流程： 我们从文档开始，创建这些文档的较小拆分，为这些拆分生成嵌入，然后将它们存储在矢量存储中。向量存储是一个数据库，您可以在以后轻松查找类似的向量。 二、安装 设置适当的环境变量并加载我们将要处理的文档 - c...
利用LangChain构建的智能数据库操作系统
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。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。 而其实现原理主要是通过 LLM 将自然语言转换为 SQL 语句，然后再通过 LLM 获取执行的操作，最终生成一个答案和结论。 应用场景 在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相...
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】10. 实用技巧：如何使用已经存在的向量数据库作为 Retriever？
大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例 欢迎 点赞 + 关注 ，持续学习，持续干货输出。 一起交流，一起进步。 微信公众号也可搜【同学小张】 本站文章一览： ...
LangChain 联合创始人下场揭秘：如何用 LangChain 和向量数据库搞定语义搜索？
近期，关于 ChatGPT 的访问量有所下降的消息引发激烈讨论，不过这并不意味着开发者对于 AIGC 的热情有所减弱，例如素有【2023 最潮大语言模型 Web 开发框架】之称的大网红 LangChain 的热度就只增不减。 原因在于 LangChain 作为大模型能力“B2B2C”的一个重要的中间站，能够将大模型和其他项目丝滑连接在一起&...
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