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引言 随着人工智能和机器学习的进步，智能搜索变得越来越重要。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Google Cloud Vertex AI Search和PaLM 2构建一个...

探索AWS Bedrock与LangChain：RAG管道的强大结合 在现代应用开发中，构建高效的文本生成与嵌入系统是许多企业和开发者的目标。AWS Bedrock提供了一...

在生物化学或分子生物学领域，实验室板是常用工具，用于以网格状格式保存样本。这些板常常生成复杂的数据文件，解析这些数据以进行进一步处理是一个常见挑战。本文将介绍如何使用Pla...

数据填充 您可以通过运行 python ingest.py 脚本，使用 dune.txt 文件中的文本数据填充Neo4j数据库，同时创建一个名为 dune 的向量索引，以便...

引言 在大数据时代，图数据库如Neo4j因其强大的关系数据建模能力而备受青睐。然而，非技术用户往往在学习Cypher查询语言时面临挑战。幸运的是，Neo4j-Cypher-...

探索Neo4j高级RAG策略：提高检索精度与上下文保留 在本篇文章中，我们将深入探讨Neo4j高级RAG（Retrieval-Augmented Generation）策略...

解锁AI功能：构建一个基于Google Gemini的智能代理 在现代技术的推动下，智能代理成为自动执行任务和提高效率的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Google ...

使用OpenAI函数进行信息提取：从文本到结构化数据的轻松转换 在现代数据驱动的世界中，能够将非结构化文本转换为结构化数据是一项强大的技能。本文将带您了解如何利用OpenA...

引言 在当今快速发展的人工智能领域，协作和开放源码是推动技术进步的重要力量。LangChain作为一个开源项目，为开发者提供了强大的工具和平台，以便在应用中集成最先进的AI...

```markdown # 探索 Key-Value 存储：助力高效数据管理 在现代应用程序开发中，数据的高效存储和检索至关重要。Key-Value 存储作为一种简单而强大...

代码解释 我们定义了api_endpoint变量来存储API的URL。 通过设置proxy字典，指定要使用的HTTP和HTTPS代理。 使用requests.get()方法...

从RetrievalQA到LCEL：优化你的自然语言问答系统 引言 随着人工智能技术的发展，越来越多的开发者开始关注如何使用AI实现自然语言问答系统。本文的目标是介绍从Re...

深入探讨LangChain v0.2：新功能、变化及未来展望 引言 LangChain是一个用于构建多功能对话代理的开源框架，随着技术发展而迅速演变。最近的v0.2版本发布...

在这里，我们定义了两个简单的工具：add 和 multiply。这些工具用于进行基本的算术运算。 2. 使用ChatOpenAI绑定工具 接下来，我们使用LangChain...

引言 在使用现代AI对话模型时，响应元数据（Response Metadata）是一个极其重要的部分。通过分析响应元数据，我们可以深入了解模型的行为、性能以及资源使用情况。...

使用LangChain的DirectoryLoader高效加载文档：从基础到进阶 引言 在处理大量文件时，能够自动化地从目录中加载文档是一项非常有价值的技能。LangCha...

4. 附加处理器 您可以通过将自定义处理器传递给模型构造函数中的callbacks参数来附加它。 常见问题和解决方案 1. 网络访问问题 由于某些地区的网络限制，API访问...

```markdown # 如何智能地分割HTML文档以保留语义结构 ## 引言 在处理复杂的HTML文档时，保留文档的语义结构是至关重要的。本文将介绍如何使用HTMLSe...

定义数据模型 每一个数据集都有其结构或“模式”，如下所示定义数据模型。 提供样本数据 提供一些样本数据以指导合成数据生成器。 创建提示模板 通过提示模板指导生成器生成数据。...

如何在LangChain社区贡献代码：从入门到精通 开源项目LangChain因其快速发展的技术领域而备受关注，作为一名开发者，无论是增加新功能、改善基础设施、改进文档还是...