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本地大模型编程实战(30)从文本提取摘要
本文将演练如何使用 LLM(大语言模型) 提取文本摘要。从文本中提取摘要的核心问题是如何将文档传递到 `LLM` 的提示词中。
本地大模型编程实战(29)用大语言模型LLM查询图数据库NEO4J(2)
本文将基于`langgraph` 框架,用`LLM(大语言模型)`查询图数据库`NEO4J`。它可以定义清晰复杂的工作流,能应对比较复杂的应用场景。
在windows系统中安装图数据库NEO4J
`Neo4j`是一个高性能的`NOSQL`图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。本文讲述了在如何在`windows`系统中安装`NEO4J`。
本地大模型编程实战(28)用大语言模型LLM查询图数据库NEO4J(1)
本文将基于langchain 框架,用LLM(大语言模型)查询图数据库NEO4J。使用 `qwen2.5` 做实验。
本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出
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本地大模型编程实战(26)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(5)
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本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)
本文将演练使用基于 `langgraph` 链 ,对结构化数据库 `SQlite` 进行查询的方法。
本地大模型编程实战(24)用智能体(Agent)实现智能纠错的SQL数据库问答系统(3)
本文将实现这样一个 `智能体(Agent)` : - 可以使用自然语言对 `SQLite` 数据库进行查询。即:用户用自然语言提出问题,智能体也用自然语言根据数据库的查询结果回答问题。
本地大模型编程实战(23)用智能体(Agent)实现基于SQL数据构建问答系统(2)
本文将用 `智能体(Agent)` 实现对 `SQLite` 数据库的查询:用户用自然语言提出问题,智能体也用自然语言根据数据库的查询结果回答问题。
本地大模型编程实战(22)用langchain实现基于SQL数据构建问答系统(1)
我们将演练在使用基于 `langchain` 链 ,在结构化数据库 `SQlite` 中的数据上创建问答系统的基本方法,该系统建立以后,我们用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回自然语言答案。
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