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掌握JSON解析：如何有效地解析AI生成的JSON输出 引言 在AI和编程领域，解析JSON输出是一个非常常见的任务。尤其是当我们使用大型语言模型（LLM）时，能够从非结构化的文本输出中提取出结构化数

引言 在信息检索和生成应用中，当检索到的文档数量增加时（例如，超过10个），性能显著下降。这种降级的主要原因是模型容易忽略长上下文中间的关键信息。通常，向量存储库中的查询会按相关性（如嵌入的余弦相似度

如何缓存大语言模型（LLM）的响应以提升效率 引言： 随着人工智能和大语言模型（LLM）的发展，开发者越来越多地利用这些模型调用API来生成文本。然而，这种方式会产生许多API调用请求，带来高昂的费用

常见问题和解决方案 1. 嵌入计算结果不准确 嵌入计算的精准度依赖于训练数据和模型。如果计算结果不准确，可以尝试使用不同的嵌入模型或者增加训练数据的多样性。 2. 网络访问问题 由于某些地区的网络限制

引言 在自然语言处理（NLP）任务中，选择适当的示例进行训练和评估至关重要。NGramOverlapExampleSelector是一个强大的工具，它通过计算输入与示例之间的n-gram重叠得分来选择

引言 在构建AI提示时，我们常常希望根据输入的长度选择适当的示例，以确保不会超出上下文窗口的长度限制。本文将介绍如何使用LangChain库中的LengthBasedExampleSelector来实

引言 在现代大规模的数据处理和自然语言处理任务中，动态链的自构建能力在处理复杂的用户请求和数据流时显得尤为重要。本文将探讨如何使用LangChain创建一个能够动态构建链的系统，并结合实际代码示例进行

初始化多种聊天模型的简便方法：使用 init_chat_model() 引言 在许多大语言模型（LLM）应用程序中，用户可以指定他们希望使用的模型提供商和模型版本。这通常需要编写一些逻辑来根据用户配置

使用MultiQueryRetriever优化向量数据库检索的指南 引言 在高维空间中基于距离的向量数据库检索技术中，通过将查询嵌入高维空间，并根据距离度量找到类似的嵌入文档。然而，查询词的细微变化或