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`enforce_stop_tokens` 如何在 LangChain 中与 Huggingface 模型一起工作?
当我们查看 HuggingFaceHub 模型的使用情况时langchain有这部分作者不知道如何停止生成 https github com hwchase17 langchain blob master langchain llms hu
如何向pandas工具包代理添加会话记忆?
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使用 Flask 和 LangChain 流式传输 ChatGPT 的结果
基本上我想用 Flask 和 LangChain 来实现这一点 https www youtube com watch v x8uwwLNxqis https www youtube com watch v x8uwwLNxqis 我正在构
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有没有办法在langchain中加载通过VectorstoreIndexCreator创建的索引?它是如何工作的?
我正在尝试 langchains 及其应用程序 但作为一个新手 我无法理解嵌入和索引如何在这里真正协同工作 我知道这两个是什么 但我无法找到使用我创建和保存的索引的方法persist directory 我使用以下代码成功保存了 Vecto
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AI-基于Langchain-Chatchat和chatglm3-6b部署私有本地知识库
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强烈推荐收藏!LlamaIndex 官方发布高清大图,纵览高级 RAG技术
近日 Llamaindex 官方博客重磅发布了一篇博文 A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG 通过一张图给开发者总结了当下主流的高级RAG技术 帮助应对复杂的生产场
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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
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利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引,构建一个RAG应用程序
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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
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用通俗易懂的方式讲解:大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战
Retrieval Augmented Generation RAG 是一种强大的技术 能够提高大型语言模型 LLM 的性能 使其能够从外部知识源中检索信息以生成更准确 具有上下文的回答 本文将详细介绍 RAG 在 LangChain 中的
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用通俗易懂的方式讲解:在 Langchain 中建立一个多模态的 RAG 管道
写在前面 语言模型的出现彻底改变了我们从文件中提取信息的方式 然而 我们知道图片 通常是图表和表格 经常包含关键信息 但基于文本的语言模型无法处理媒体文件 例如 我们以前只能使用 PDF 文件中的文本来查找答案 但是现在 随着不同实验室发布
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【理论+实战】带你全面了解 RAG,深入探讨其核心范式、关键技术及未来趋势
写在前面 大家好 关于RAG实战文章已经写了三篇了 有兴趣可以自行去看一下 用通俗易懂的方式讲解 在 Langchain 中建立一个多模态的 RAG 管道 用通俗易懂的方式讲解 大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战 用通俗易
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ValueError: 当不存在一个输入键时不支持 `run`,得到 ['question', 'documents']
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这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理
作为算法工程师的你是否对如何应用大型语言模型构建医学问答系统充满好奇 是否希望深入探索LLaMA ChatGLM等模型的微调技术 进一步优化参数和使用不同微调方式 现在我带大家领略大模型训练与微调进阶之路 拓展您的技术边界 通过阅读文章 你
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软件测试/人工智能丨大语言模型LangChain
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LoRA 微调大模型的实践经验总结
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大模型下开源文档解析工具总结及技术思考
1 基于文档解析工具的方法 pdf解析工具 导图一览 PyPDF2提取txt import PyPDF2 def extract text from pdf pdf path with open pdf path rb as file pd
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本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例 从代码级别详细分享AI框架LangChain 阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践 给大家快速落地AIGC应用提供参考 前言 通义模型具备的能
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用 LangChain 构建基于资料库的问答机器人(二):从资料源中提取文本信息
大家好 我是学生大使 Jambo 这个系列的目标是做出一个根据资料回答问题的机器人 那么从资料源中提取文本信息就是一件必要的事 但我们的资料源格式是多样的 比如 PDF Word HTML PPT 等等 甚至有的资料源来自于网络 这些格式都
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