小杨同学766

RAG 什么是RAG？其全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，它结合了检索和生成的能力，为文本序列生成任务引入外部知识。RAG...

工具和工具箱 工具，是代理的武器，代理通过工具来与外界进行交互**。 工具是代理的武器 工具是代理可以用来与世界交互的功能。这些工具可以是通用实用程序（例如搜索），也可以是...

Index索引 Indexes是LangChang早期版本的一个组件，现在已经被整合到Retrieval（数据检索）这个单元中了。而Retrieval（包括Indexes）...

代理（3） 复杂的代理 Structured Tool Chat（结构化工具对话）代理、 结构化工具对话代理，允许更复杂、多方面的交互。 通过指定AgentType.STR...

在当今快速发展的技术领域，持续学习成为了每个开发者不可或缺的习惯。特别是在编程领域，新的算法、数据结构和编程语言层出不穷，如何高效地掌握这些知识成为了许多人关注的重点。本文...

Agent代理(2) AgentExecutor LangChain中的“代理”和“链”的差异究竟是什么。 答案是：在链中，一系列操作被硬编码（在代码中）。在代理中，语言模...

Agent代理 仅仅应用思维链推理并不能解决大模型的固有问题：无法主动更新自己的知识，导致出现事实幻觉。因为缺乏和外部世界的接触，大模型只拥有训练时见过的知识，以及提示信息...

在当今数字化学习时代，AI 刷题以其独特的功能为学习者带来了前所未有的便利和高效。其中，个性化题目推荐功能堪称一绝，它如同一盏明灯，照亮了我们在知识海洋中前行的道路，为学习...

ChatGPT之所以能够记得你之前说过的话，正是因为它使用了记忆（Memory）机制，记录了之前的对话上下文，并且把这个上下文作为提示的一部分，在最新的调用中传递给了模型。...

链（下） Router Chain：路由链 遇到不同类型的问题，LangChain会通过RouterChain来自动引导大语言模型选择不同的模板。 整体框架 RouterC...

链（上） 对于简单的应用程序来说，直接调用LLM就已经足够了。 如果想开发更复杂的应用程序，那么就需要通过 “Chain” 来链接LangChain的各个组件和功能——模型...

输出解析（下） 自动修复解析器（OutputFixingParser） 使用OutputFixingParser来帮助自动解决类似的格式错误。 用上面的新的new_pars...

输出解析(上) 输出解析器是一种专用于处理和构建语言模型响应的类。 一个基本的输出解析器类通常需要实现两个核心方法。 getformatinstructions：这个方法需...

调用模型 预训练模型的微调（Fine-tuning）：经过预训练的大模型中所习得的语义信息和所蕴含的语言知识，能够非常容易地向下游任务迁移。NLP应用人员可以对模型的头部或...

提示工程（下） Chain of Thought（CoT，即“思维链”） CoT的核心思想是通过生成一系列中间推理步骤来增强模型的推理能力。在Few-Shot CoT和Ze...

提示工程（上） 提示框架 指令（Instuction）告诉模型这个任务大概要做什么、怎么做，比如如何使用提供的外部信息、如何处理查询以及如何构造输出。...

模型（Model） 模型，位于LangChain框架的最底层，它是基于语言模型构建的应用的核心元素 LangChain框架的好处，你会发现它有这样几个优势。...

把本地知识切片后做Embedding，存储到向量数据库中，然后把用户的输入和从向量数据库中检索到的本地知识传递给大模型，最终生成所想要的回答。...

Text模型和Chat模型 open AI的两大类语言模型Chat Model和Text Model Chat Model，聊天模型，用于产生人类和AI之间的对话...

版本号比较：在某个项目中，每个版本都用版本号标记，由一个或多个修订号组成，修订号之间由点号`.`分隔。每个修订号可能有多位数字，并且可能会包含前导零。...