AIGC

前言   RAG是一种自然语言处理技术，它将检索（向量数据库）和生成式人工智能模型的能力，有效提高信息检索质量，我们称之为检索增强生成技术。   ChatGPT是聊天机器人，那么基于大模型的文档聊天机

前言    上篇文章我们开发了老喻干货店RAG聊天机器人，这篇文章专门来聊聊部署。    LangChain实战：老喻干货店社交网络Agent一使用的是Flask MVC 框架做的Web 服务器程序，

前言   我们将为老喻干货店的市场、运营和客服同事，以及我们的客户开发一款Chat Robot。 项目需求   Chatgpt是大家最熟悉的聊天机器人，我们学习LangChain,学习AI, 很多场景

前言   在了解LangChain各个模块后，我打算用它来实战一下。最好的方式就是在自己熟悉的业务场景中，使用LangChain和LLM，先开发一款效率工具。老喻干货店开门(微博、抖音）营业， 需要一

前言    在LangChain 开发智能Agent - 掘金 (juejin.cn)一文中，我们介绍了CAMEL框架。LangChain将基于CAMEL的代理定义为Simulation Agents

前言   Prompt Enginnering 是打开LLM宝库的一把金钥匙，如果prompt得法，并能将其技巧与某项工作深度结合，那必将大大增效。今天我们来聊聊如何优化Prompt设计、Prompt

前言   毫无疑问，2024将是人工智能丰收年，开始寒假的我，准备先把LangChain捋一遍。 AI实战：编写RAG发力自助模牌室运营 - 掘金 (juejin.cn) 介绍了文档加载和Embedd

前言   之前编写了AutoGen学习系列十篇,如果您是第一次接触AutoGen或之前使用的是LangChain,那么请先看看我的AutoGen上手。本文，我们来一起学习AutoGen的Code Le

前言   随着AI应用开发的深入，越来越感觉Prompt提示词工程的重要性。而且，提示词逐渐成为AI时代编程团队成员间的交流语，似乎比以前的流程图、产品原型图、文档在同事间使用更频繁。产品经理在画好原

前言   LangChain为LLM聊天程序提供了记忆组件，以便我们将对话历史中的信息发送给LLM，更好地为用户提供上下文。本文，我们就来一起学习下LangChain是如何使用Memory组件来打理对

前言   LangChain好理解，Lang代表大语言模型,OpenAI还是Gemini,或是国产大模型，都OK。我也是在学习一段时间的OpenAI后，投入到LangChain的怀抱，有了LangCh

前言   当我们在做项目开发时，数据库设计是项目早期的核心工作之一。我们要考虑业务需要用到的表、关联、索引，并预想出未来核心需求或易产生瓶颈的SQL。当这些事情做完，就可以喝杯咖啡，到前台摸鱼会儿了.

前言    你好，我是旅梦。最近边学习AI, 边写了一些AI系列的文章。现在，我们基于之前对LangChain的理解，一起来动手实战！   在LlamaIndex 一 简单文档查询 - 掘金 (jue

OpenAI最近真的变傻变慢了，2023，生成式AI的高开低走。还好，年底Google的Gemini来了，我和小伙伴们一起投入了学习。    如果您是最近刚开始学习AI,欢迎大家翻阅我之前的AI入门系

前言   LangChain将复杂的应用流程“链”了起来，今天，我们一起来学习Chain模块。   链有很多好处， 比如它可以让我们的AI应用更模块化，方便调试和协作。链定义了组件的调用顺序，也包括各

前言   LLM的输出为文本，但作为AI应用，为程序提供AI接口，我们比较需要的是JSON等更结构化的数据接口。本文一起来学习LangChain提供的输出解析器。 BaseOutputParser  

前言   如果在做后端开发的时候，需要提前设计数据库。那么，在开发AI应用时，先需要设计Prompt。Prompt提示词工程，已经成为AI应用工程的重要环节。这篇，让我们一起来学习LangChain为

前言    上篇我们学习了LangChain的模型接口。主要分为两类，聊天场景的chat_models和接入各家大模型的langchain.llms，我们可以使用predict方法与模型沟通。   另

前言   上文的Hello 例子中， 展示了LangChain包含chat_models聊天模型。别外，LangChain还封装了大语言模型。我们可以这样理解：LangChain为AI应用框架，封装大

前言   先是OpenAI引爆AI狂热，再是Llama2、通义千问、文心一言百家齐放，最近Google Gemini一出来就是梭哈。LLM已逐步被传统应用整合，升级为AI应用。其中，LangChain