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用通俗易懂的方式讲解:内容讲解+代码案例,轻松掌握大模型应用框架 LangChain
本文介绍了 LangChain 框架 它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合 从而实现功能更加强大的应用 接着 对LangChain的关键概念进行了详细说明 并基于该框架进行了一些案例尝试 旨在帮助读者更轻松地理解 LangChai
NLP与大模型
大模型实战
langchain
自然语言处理
深度学习
利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引,构建一个RAG应用程序
Neo4j 在5 11版本中将向量搜索功能完全集成到 Neo4j AuraDB 和 Neo4j 图数据库中 随后对 Neo4j 向量检索的全面支持也被集成到了 LangChain 库中 Neo4j 向量检索已成为检索增强生成 RAG 应用程
NLP与大模型
大模型实战
langchain
neo4j
大模型
使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA
目前基于大模型的信息检索有两种方法 一种是基于微调的方法 一种是基于 RAG 的方法 信息检索和知识提取是一个不断发展的领域 随着大型语言模型 LLM 和知识图的出现 这一领域发生了显着的变化 特别是在多跳问答的背景下 接下来我们继续深入
大模型实战
NLP与大模型
langchain
知识图谱
neo4j
自然语言处理初学者指南(附1000页的PPT讲解)
自然语言处理是计算机科学领域和人工智能领域的重要研究方向之一 旨在探索实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论与方法 它融合了语言学 计算机科学 机器学习 数学 认知心理学等多学科内容 涉及从字 词 短语到句子 段落 篇章的多种语言单
NLP与大模型
大模型
大模型实战
自然语言处理
人工智能
大模型微调技巧:在 Embeeding 上加入噪音提高指令微调效果
大家好 在去年分享过一篇ACL2022的文章 通过微调前给预训练模型参数增加噪音提高预训练语言模型在下游任务的效果方法 NoisyTune方法在BERT XLNET RoBERTa和ELECTRA上均取得不错的效果 那么通过加入噪音的方式
大模型
大模型实战
NLP与大模型
自然语言处理
语言模型
超详细!大模型面经指南(附答案)
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术 它正在革新各个行业 包括自然语言处理 机器翻译 内容创作和客户服务等 成为未来商业环境的重要组成部分 截至目前大模型已超过100个 大模型纵横的时代 不仅大模型越来越卷 就连大模型相关面试也
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