首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
大模型
订阅
aza
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
6篇文章 · 0订阅
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】三、快速入门LLMChain
LangChain基本使用,LLMChain的基本用法,帮助读者快速入门LangChain,上手LangChain开发。
使用 OpenAI 技术从文本中创建知识图谱[译]
从文本等非结构化数据中抽取结构化信息的技术已经存在一段时间,这并非什么新技术。但是,大语言模型(LLMs)为信息提取技术带来了翻天覆地的变化。
使用 LangChain 从文本数据构建知识图谱
知识图谱也称为语义图,是一种以有效方式存储数据的智能结构。数据以节点和边的形式存储。如图所示,节点表示对象,边缘表示它们之间的关系。知识图谱所表示的数据模型有时被称为资源描述框架(RDF)。
基于知识图谱的LangChain应用实战
基于知识图谱的LangChain应用实战 图检索增强生成(Graph RAG)正逐渐流行起来,成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性,将数据以节点和关系的形式组织起来,从而增
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱,特别是图数据库 NebulaGraph,是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
完蛋!我把AI喂吐了!
当我们用 RAG 构建一个知识库问答应用的时候,总是希望知识库里面灌的数据越多,问答的效果越好,事实真是如此吗?这篇文章给大家答案。