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学了睡不着的LangChain.js😋
浪遏
创建于2025-01-06
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从基础到实战
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Agent | openai function-calling |初战Agent Tool use👊
前言 书接上文 , 通过吴恩达教授 BUILD 2024演讲 , 了解到 Agent 的一个机制 —— TOOL USE 工具调用在 Agent 中十分常用 , 这里的工具我们可以理解为 API ,
Agent 👈|吴恩达BUILD 2024演讲 |开启2025新年👊👈
浅聊 刚刚贴完春联 , 外面爆竹声时而切近 ,时而遥远 。 天气也不错 , 晴 , 微风 , 些许料峭 ~ 闲下来后 ,点开 B 站 ,就看到吴恩达教授在 Snowflake Build 的演讲 这次
Langchain.js| Vue + RAG 实战👈| 限制LLM只回答私有数据 🤔🤔🤔!
前言 书接上文 , 学习了 Memory 机制 , 回顾所学 RAG , 总结起来还是下面这张图 , 现在可以初步实现一个小型的 ,基于 RAG 的全栈项目 , 由于我在家无聊 , 和上小学的妹妹一起
Langchain.js | Memory 👈| LLM 也有记忆🤔🤔🤔
前言 书接上文 , 学习 RAG 的 Retriever(检索) , 现在学习 Memory ~ 在与大语言模型(LLM)交互的过程中,聊天记录的管理和有效利用至关重要。 LangChain 作为一个
Langchain.js | Retriever👈| RAG的首字母🤔🤔🤔?
前言 书接上文 , 将 RAG 的基本流程原理使用图解的形式 , 具象化理解 , 我学到 , RAG 有两个阶段 索引阶段 查询阶段 索引阶段就是数据向量化 并且储存到向量数据库的过程 而查询阶段 ,
Langchain.js | RAG 👈哦 , 原来是这么回事🤔🤔🤔?!
前言 书接上文 , 我学到了如何将分割后的文本 , 使用嵌入式模型向量化 , 并且使用 langchain.js 集成的多种向量数据库实现数据持久化 也就是 , 如下所有流程 ,已经跑通 ~ 这一次
Langchian.js |Embedding & Vector Store👈| 数据向量化后这样储存😱
前言 书接上文 , 学习了分割多个文档对象 , 这一次要学习 如何将数据向量化 ? 😍 向量化的数据持久化储存 ? 😍 也就是说 ,下面这张图 ,要 over 了 , 🤡👈 Embedding lan
Langchain.js | Document Transformer👈| 文本这样转变😱
前言 书接上文 , 参考官方文档学习了 Ducument loader , 他的作用是加载不同的数据源 , 并且探讨了一些设计思想 , 这一次 ,还是这张图 , 但是学习的主题变了 , 我今天想学习
Langchain.js | Ducument Loader👈| 文本这样加载😱
前言 书接上文 , 学习输入 ——prompt 、输出—— OutputParser 而现在 , 借着期末考后余波(后天还有场英语 , 不管了 🤡,一个礼拜没码文 、 撸码 , 已经十分饥渴 ) ,
langchain.js | OutputFixingParser | 疯狂输出(三)🧐
前言 书接上文 , 学习结构化输出 StruturedOutputParser , 在文末 , 我们提到 , 在规定输出格式的同时 , 我们使用 Zod 库严格要求数据的输出类型 , 可是 ,你有没有
Langchain.js | StructedOutputParser | 疯狂输出(二)🧐
前言 书接上文 , 学习模型输出格式 AIMessage 以及 StringOutputParser 的意义 , 这一次继续输出 , 如何使得模型的输出结果结构化 , 关于输入(promptTempl
Langchain.js | StringOutputParser | 疯狂输出(一)🧐
前言 书接上文 , 学习了 prompt , 如果我们把学习 langchain.js 看成学编程语言的过程 , prompt 就是输入的操作 , 即刚入门阶段 , 比如学 C 语言 , 一开始就是学
Langchain.js | pipeline promptTemplate | 重拳出击(三)👊👊👊
前言 书接上文 , 学习了聊天模式下的 promptTemplate , 现在我们学习多阶段处理文本信息场景下的pipeline promptTemplate 我的行文思路是 提出组合 prompt
Langchain.js | chat PromptTemplate| 重拳出击(二)👊👊👊
前言 书接上文 , 学习了基础的promptTemplate, 现在继续学习在聊天模型进行交互场景下 , 如何构建有效的promtTemplate 正文 在和各种各样的聊天模型进行交互时,构建聊天信息
Langchain.js | prompt guide|重拳出击(零)👊👊👊
前言 相信自AI火热以来 , prompt 这个词听到耳朵都起茧了 , 而之前写prompt只是通过js的模板语法 , 在字符串中动态嵌入字段 ,这种方法, 看似是一种软编码 , 实则在遇到复杂环境的
Langchain.js | Basic promptTemplate | 重拳出击(一)👊👊👊
前言 开始了~ 了解什么是 PromptTemplate 根据官网定义 : 意思是 : 提示模板有助于将用户输入和参数转换为语言模型的指令。这可以用来指导模型的响应,帮助它理解上下文并生成相关且连贯的
豆包姐姐成功引起了我对LangChain的注意🤡!
前言 一个风和日丽的下午,我还在寝室撸代码,撸完代码准备看个剧,突然电脑微信提示音急促响起,我像往常一样迟疑了三秒。 这个时间点会是谁? 我打开微信一看: WC!!! 直接原地中奖 2500 字"自我
Langchain.js| deno+Jupyter Notebook😀 | js也可以和python玩交互式🤔
前言 大家好 , 我是浪遏 ~ 由于之前在魔搭社区提供的 Notebook 上做过相关实验 , 截图如下 : 我所用的 , 就是 notebook , 它的特点有 : 它是开源的 Web 应用程序,能
Langchain.js | 基础-LCEL(一)👀👀👀
LCEL LangChain Expression Language(LCEL)有着独特的特性与优势。 LCEL 介绍 | 🦜️🔗 Langchain 在特点方面,它属于一种声明式方法,这是其新特性所
Langchain.js | 基础-LCEL(二)👀👀👀
前言 这一次 , 整理 LECL 常用 api(旧 api 舍弃) , 如果开发需要用到的 api 不在下面文中的范围的 , 可以到下面网址中查找 https://js.langchain.ac.cn