首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
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
会员
登录
注册
基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目
runningTurtle
创建于2025-02-01
订阅专栏
http://www.81f7.com/edu/course/36
等 1 人订阅
共16篇文章
创建于2025-02-01
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
知识图谱的构建
neo4j 默认 utf-8 编码, 因此将 node/ 和 relations/ 下的所有文件用记事本编辑, 另存为 utf-8 编码。 首先要创建索引, 不然导入关系太慢。 之后导入所有关系即可。
Project01-neo4j数据库配置知识图谱
docker 下载容器 首先利用 docker 下载 neo4j, 在 cmd 中执行 docker pull neo4j。 然后启动容器: 这里我们选择 neo4j/neo4jpassword123
Solution02-无法安装chromadb包
执行 pip install chromadb 会安装到 python 3.13 的解释器, 在软件包点击安装会安装失败, 因此删除了一些之前没用的解释器, 为了确保不被导包浪费时间, 切换到 pyt
Solution01-ModuleNotFoundError: No module named 'pwd'
创建文件 pwd.py 然后,将 pwd.py 文件拷贝到 Python 安装路径/Lib/ 下。 关于 Python 的安装路径, 要与项目所用 Python 解释器的安装地址一致。
note11-Agent架构简介
1、问题解析。接到用户问题之后,要结合历史对话,总结出用户的真实问题,过滤无效信息,方便后续的实体命名。 2、Agent Generic Tool,利用大模型自身能力,回答一般场景的日常交际问题,比如
note10-Gradio使用示例
Gradio 是一个用于快速创建和分享机器学习模型交互界面的 Python 库。它允许开发者通过简单的代码构建用户友好的 Web 界面,方便用户与机器学习模型进行交互,而无需编写复杂的前端代码。Gra
note09-加载文档
文档加载与文档分割 这个加载是我自己写的,正常应该用 from langchain_community.document_loaders import TextLoader 里面的内容,但是这个包似乎
note08-FAISS文档召回
过滤, 也叫召回,需要用到一个三方的相似性搜索库, 叫做 FAISS. FAISS 是 Facebook AI Similarity Search 的缩写,是Facebook 团队开源的针对聚类和相似
note07-LLMRequestChain
大模型当前数据只有截止到训练数据日期的数据。 为了得到最新的结果, 可以使用 LLMRequesetChain。 可以向该 chain 传入请求 url,这里以 bing 返回的请求结果为例,这个结果
note06-LCEL
LCEL简介 LCEL(Langchain Expression Language)是Langchain提供的一种专门的表达式,它可以用简洁和灵活的串联语法,使代码更为简洁。 虽然,LCEL语法看上去
note05-LangChain简介
LangChain是什么 LangChain 是一个框架,用于帮助开发者使用语言模型来构建应用程序。这个框架提供了一系列工具和组件,让你可以更简单地创建基于大型语言模型和聊天模型的应用程序。LangC
note4-python syntax
numpy 🔹 什么是 NumPy? NumPy(Numerical Python) 是 Python 里最重要的 数值计算库,用于处理 多维数组(ndarray) ,并提供 矩阵运算、数学函数、随机
note3-Text Embeddings
🔹 什么是 Text Embedding? Text Embedding(文本嵌入) 是一种 把文本转换为高维向量的技术,用来表示文本的语义信息。 简单来说,它能把类似的句子变成相近的向量,不同意思的
Note2-计算 Token 数量
方法一 利用 usage 属性 返回内容 : 方法二-使用Tiktoken 软件包 以计算 Prompt Token 为例 : 计算 completion 同理,见示例代码。 示例代码
Note1-初试项目
需要下载软件包时 直接 pip install xxx 会出现问题,在左下角 Python软件包 中搜索对应的包安装即可 关于 API-Key 使用 小爱AI 的API转发服务。 关于 dotnev
相关术语
RAG Retrieval-Augmented Generation, 即检索增强生成:在自然语言处理任务中,如问答和摘要生成等,通过检索相关的知识来辅助生成更准确、更符合上下文的结果。 RAG(Re