无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案 1.Dify 简介 1.1 功能情况 Dify，一款引领未来的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，革新性地融合了后端即服务(Backend as a Service,BaaS）与LLMOps的精髓，为开发者铺设了一条从创意原型到高效生产的快车道。其设计旨在打破技术壁垒，让非技术背...
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矢量数据库与LLM的集成：实践指南
本文将了解到什么是向量数据库，以及如何与LLMs进行集成。通过LLMs和向量数据库的结合，可以节省微调带来的开销和时间。 通常，LLM会在各种各样的数据上进行训练，这使它们具有广泛的理解能力，但可能会导致在特定的知识领域存在差距。有时，它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息——这是从广阔但未经筛选的web学习的副产品。为了解决该问题，我们引入了向量数据库(Vector Databas...
LLM应用实战：当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)
1. 背景 最近比较忙(也有点茫)，本qiang~想切入多模态大模型领域，所以一直在潜心研读中... 本次的更新内容主要是响应图谱问答集成LLM项目中反馈问题的优化总结，对KBQA集成LLM不熟悉的客官可以翻翻之前的文章《LLM应用实战：当KBQA集成LLM》、《LLM应用实战：当KBQA集成LLM(二)》。 针对KBQA集成LLM项目，该系列文章主要是通过大模型来代替传...
LLM应用实战：当KBQA集成LLM(二)
1. 背景 又两周过去了，本qiang~依然奋斗在上周提到的项目KBQA集成LLM，感兴趣的可通过传送门查阅先前的文章《LLM应用实战：当KBQA集成LLM》。 本次又有什么更新呢？主要是针对上次提到的缺点进行优化改进。主要包含如下方面： 1. 数据落库 上次文章提到，KBQA服务会将图谱的概念、属性、实体、属性值全部加载到内存，所有的查询均在内存中进行，随之而来...
LLM应用实战：当KBQA集成LLM
1. 背景 应项目需求，本qiang~这两周全身心投入了进去。 项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作。 注意，此篇是纯纯的干货篇，除了源码没有提供外，整体核心组件均展示了出来。也是这两周工作的整体总结，欢迎...
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力：可媲美人类群体准确率
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文档检索和LLM集成_云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版(AnalyticDB for PostgreSQL)
本文介绍AnalyticDB PostgreSQL版如何通过Python代码进行文本检索及在LangChain中实现问答系统。
OpenSearch LLM智能问答系统集成的时候，只能我们自己先拆分文档？
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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。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言...
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