【LangChain系列】第八篇:文档问答简介及实践

【LangChain系列】第八篇:文档问答简介及实践

[toc] 在机器学习和自然语言处理的快速发展中,大型语言模型是处理各种任务的非常有用的工具。其中一项引起人们极大兴趣的任务是对文档进行问答,其中 LLM 用于根据 PDF、网页或公司内部文件等文档的内容提供准确的回答。这篇博文将深入探讨使用 LLM 对文档进行问答的迷人世界,探索嵌入和向量存储等关...

【LangChain系列】第七篇:工作流(链)简介及实践

【LangChain系列】第七篇:工作流(链)简介及实践

[toc] Langchain的核心是“链”的概念,这是一个构建块,允许您组合和编排不同的组件,以创建复杂而智能的应用程序。想象一下,您是一名数据科学家,正在从事一个尖端项目,该项目涉及处理和分析大量非结构化数据,例如客户评论、社交媒体帖子,甚至是学术论文。您的目标是从这些数据中提取见解和有价值的信...

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【LangChain系列】第六篇:内存管理简介及实践

【LangChain系列】第六篇:内存管理简介及实践

[toc] 聊天机器人和虚拟助手正变得越来越普遍,在对话中保持上下文和连续性的能力很重要。想象一下,你正在与聊天机器人进行有趣的对话,结果对方却在对话中完全忘记了上下文,不过不要害怕,LangChain的内存管理功能为您提供了支持。内存管理允许对话式 AI 应用程序保留和回忆过去的交互,从而实现无缝...

【LangChain系列】第五篇:大语言模型中的提示词,模型及输出简介及实践

[toc] 本节我们将探索 LangChain 的内部工作原理,LangChain 是一个有用的 Python 库,可以简化使用 LLM 的过程。您将能够创建直观、可重用且可扩展的应用程序,这些应用程序可以改变您与 LLM 的交互方式。 一、大语言模型(LLM) 大型语言模型 (LLM) 是在大量....

【LangChain系列】第四篇:向量数据库与嵌入简介及实践

【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...

【LangChain系列】第三篇:Agent代理简介及实践

[toc] 大型语言模型 (LLM) 已成为能够理解和生成类似人类文本的有用 AI 系统。然而,它们的真正潜力在于它们能够充当推理引擎,处理新信息和回答复杂问题。LangChain的代理通过允许LLM与各种工具和数据库进行交互,协助推理和决策任务来释放这种潜力。在这篇博文中,我们将深入探讨LangC...

【LangChain系列】第二篇:文档拆分简介及实践

【LangChain系列】第二篇:文档拆分简介及实践

[toc] 在上一篇博客中,我们学习了如何使用LangChain的文档加载器将文档加载为标准格式。加载文档后,下一步是将它们拆分为更小的块。这个过程乍一看似乎很简单,但有一些微妙之处和重要的考虑因素会显着影响下游任务的性能和准确性。 一、为什么文档拆分很重要 文档拆分至关重要,因为它可以确保语义相关...

【LangChain系列】第一篇:文档加载简介及实践

【LangChain系列】第一篇:文档加载简介及实践

[toc] LangChain提供了一套强大的文档加载器,简化了从PDF、网站、YouTube视频和专有数据库(如Notion)等不同来源加载和标准化数据的过程。这篇博文我们将学习LangChain的文档加载功能,涵盖了各种加载器类型、实际应用和代码示例,使你能够轻松地将数据集成到你的机器学习工作流...

向量数据库简介和5个常用数据库介绍

向量数据库简介和5个常用数据库介绍

前言在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据,可以被认为是指向空...

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代,向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。本文旨在全面介绍向量数据库,并介绍2023年可用的最佳向量数据库。 什么是向量数据库 向量数据库是一种特殊的数据库,它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向...

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