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。

AI Agent是一个以大语言模型（LLM）为核心的程序，旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息，并选择使用预设或新建的工具（函数），以迭代运行方式完成任务。

欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Transfo

LangChain之借助网络抓取和数据提取的云平台Apify，实现深度爬取网站内容，同时提取文本内容进行向量存储，并回答相应的问题。

LangChain的网络爬虫功能通过集成工具简化了网页数据的自动抓取和文本转换，支持异步加载和多种HTML到文本的转换方法，为自动化网络研究提供了强大支持。

先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》，不少朋友偷偷问我：“什么是LLM的三角原则？”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。这套原则其实不复杂，由“3+1”(一范式三原则)个基础组

在人工智能迅猛发展的今天，Google Chrome 正在通过其前沿的技术推动浏览器体验的革新。特别是 Gemini 大模型作为 Chrome 的核心AI技术之一，正引领着智能化应用的新时代。

自定义 LLM 自定义 LLM 需要实现以下必要的函数： _call ：它需要接受一个字符串、可选的停用词，并返回一个字符串。 它还可以实现第二个可选的函数： _identifying_params

大多数LLM应用都具有对话功能，如聊天机器人，记住先前的交互非常关键。对话的重要一环是能够引用之前提及的信息，这些信息需要进行存储，因此将这种存储过去交互信息的能力称为记忆 ( Memory )。