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Langchain入门到精通0x06：RAG

我们知道 LangChain是一个用于构建由 LLM 提供支持的代理和应用程序的框架。Langchain中的 Data Connection模块正是对RAG流程的封装。

chaors
3天前
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Langchain入门到精通0x06：RAG

Langchain入门到精通0x09：Tool & Function Calling

大模型的边界能力我们先看看下面一段代码，AI大模型执行的结果是什么呢？ AI居然不知道，是不是大跌眼镜呢？Langchain的Tool正式解决这个痛点的技术方案。

chaors
2天前
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Langchain入门到精通0x09：Tool & Function Calling

Langchain入门到精通0x0b：天气小助手实战

前情上一篇讲了Langchain使用 Tool 的基本方法。今天就用一个实际小案例来回顾和巩固下Tool的使用。我们现在实现一个这样的需求：向大模型查询某个地区的天气，返回天气情况。

chaors
2天前
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从零学RAG0x04向量检索算法初探

提出问题前面学习RAG时候调用向量检索来获取top_k相似度的向量块，那么内部究竟是怎么进行检索的？难道就是从零到N的暴力遍历吗？那么当向量块数据集达到上百亿的时候怎么办？

chaors
5天前
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从零学RAG0x04向量检索算法初探

Langchain入门到精通0x01：结果解析器

Result Parser 上一篇学习了什么是langchain和prompt templete。那么如何将大模型自由、非结构化的文本输出，转化为程序可稳定、高效处理的结构化数据？

chaors
4天前
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Langchain入门到精通0x01：结果解析器

从零学RAG0x03第一个实战应用：医疗知识混合检索系统

信息检索领域中常用的三种检索技术有：关键字检索（简单的关键字匹配)，全文检索，向量相似度检索。现在，我们就使用”全文检索 + 向量检索“结合的混合检索方式来现一个简单的医疗知识检索系统。

chaors
5天前
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从零学RAG0x03第一个实战应用：医疗知识混合检索系统

从零学RAG0x00之什么是RAG？

为啥需要RAG LLM本质上是一个基于海量数据训练的概率模型。目前其本身存在一定的局限性：时效性。训练是有成本的，不可能随时更新训练。所以需要RAG来解决这些问题。

chaors
17天前
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从零学RAG0x00之什么是RAG？

从零学RAG0x01之向量化

RAG回顾回顾一下上次的RAG原理图，上次讲了RAG是怎么分分块的。分块之后存储之前还有重要的一步就是向量化。向量化向量检索：根据用户的输入，与向量数据库中存放的文本向量进行相似度计算匹配

chaors
13天前
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从零学RAG0x02向量数据库

向量数据库-Chroma 基础语法：创建db、添加collection、add_documents RAG+LLM流程(代码) 向量数据库

chaors
13天前
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从零学RAG0x02向量数据库

大模型原理探究0x04：全链路回顾Transformer整个流程

回顾前面已经用了4篇文章讲了大模型原理，这一篇整体全链路回顾一下。github也供了了一个Transformer可视化的Web页面。在整体理解了Transformer原理后可以打开这个网站看看流程。

chaors
18天前
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大模型原理探究0x04：全链路回顾Transformer整个流程

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2018-04-24