笔记本电脑本+windows操作系统本地部署大模型及应用:Ollama + Langchain
背景: 尝试本地笔记本部署大语言模型,为今后工作中部署试点。 笔记本没有独立显卡,计划用轻量级大语言模型在CPU部署。 支持后期模型API调用(不
LangChain 48 终极解决 实战Langchain访问OpenAI ChatGPT API Account deactivated的另类方法,访问跳板机API
OpenAI ChatGPT API Account deactivated的另类方法,访问跳板机API 系列 LangChain 40 实战Langchain访问OpenAI ChatGPT API Account
LangChain大型语言模型(LLM)应用开发(二):Conversation & Memory
LangChain是一个基于大语言模型(如ChatGPT)用于构建端到端语言模型应用的 Python 框架。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM)
Langchain 的 Conversation summary memory
Langchain 的 Conversation summary memory现在让我们看一下使用稍微复杂的内存类型 - ConversationSummaryMemory 。这种类型的记忆会随着时间的推移创建对话的摘要。这对于随着时间的
Langchain 的 Conversation buffer memory
Langchain 的 Conversation buffer memory本笔记本展示了如何使用 ConversationBufferMemory 。该存储器允许存储消息,然后将消息提取到变量中。我们可以首先将其
LangChain学习之四种Memory模式使用
1. 学习背景 在LangChain for LLM应用程序开发中课程中,学习了LangChain框架扩展应用程序开发中语言模型的用例和功能的基本技能,遂做整理为后面的应用做准备。视频地址:基于LangChain的大语言模型应用开发+构建
LangChain之内存记忆 ( Memory )
概述大多数LLM应用都具有对话功能,如聊天机器人,记住先前的交互非常关键。对话的重要一环是能够引用之前提及的信息,这些信息需要进行存储,因此将这种存储过
LangChain Chat Model(2)
基于 LangChain 的 Chatbot: Chat History配置会话唯一键创建少量示例的格式化程序我们可以通过向 history_factory_config 参数传递一个 ConfigurableFieldSpec 对象
4. 使用LangChain的LLM对话记忆
对话记忆是聊天机器人如何以对话方式响应多个query的机制。他使得对话连贯,没有他,每个query都是当做完全独立的输入、而不考虑过去的交互。 上面的图代表了LLM有对话记忆和没有对话记忆。蓝色的
【Langchain多Agent实践】一个有推销功能的旅游聊天机器人
【LangchainStreamlit】旅游聊天机器人_langchain streamlit-CSDN博客 视频讲解地址:【Langchain Agent】带推销功能的旅游聊天机器人_哔哩哔哩_bilibili
Langchain 的 Conversation buffer window memory
Langchain 的 Conversation buffer window memoryConversationBufferWindowMemory 保存一段时间内对话交互的列表。它仅使用最后 K 个交互。这对于保持最近交互的滑动窗口非
基于ConversationChain实现带记忆的对话应用
实现思路使用LangChain的ConversationChain实现对话记忆使用streamlit作为前端交互实现代码from langchain.chains import ConversationChainfrom langchai
【全方位掌握 LangChain Agent】让语言模型真正“动”起来!
目录 一、引言:语言模型不是死脑筋,它可以主动思考! 二、什么是 Agent?一句话理解 三、Agent vs Chain:
使用 LangChain 和 Elasticsearch 对私人数据进行人工智能搜索
关于本博文的所有代码可以在地址下载:GitHub - liu-xiao-guopython-vector-private 我将在本博文中其中深入研究人工智能和向量嵌入的深水区。 ChatGPT 令人大开眼界&
大模型——多种RAG组合优化(langchain实现)
大模型——多种RAG组合优化(langchain实现) 这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。 概要 我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中: • Routing: Adapt
基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统
题解 | #统计输入正数个数#5.6 import java.util.*;public class Main { public s广汽丰田发动机薪酬福利待遇 1、工作时间:基本上为5天8小时工作制
OpenAI ChatGPT、LangChain 和 ChatGLM 区别
OpenAI ChatGPT、LangChain 和 ChatGLM 是自然语言处理 (NLP) 领域的三种不同工具或技术,它们的设计目标、应用范围和实现方式各有不同。以下是它们的详细对比: 1. ChatGPT(OpenAI) 定义:
LangChain入门:2.OpenAPI调用ChatGPT模型
引言 在本文中,我们将带您深入探索如何通过OpenAPI与ChatGPT模型进行高效交互,实现智能文本问答功能。通过LangChain库的实践,您将学习构建一个能够与用户进行自然语言对话的系统的关键步骤。 准备步骤 在动手编码之前,请
实战LangChain的RAG-Conversation模板
老铁们,今天我想和大家分享一个非常有趣的技术应用——RAG-Conversation模板,这是在大规模语言模型(LLM)应用上非常流行的一种用例。它通过将对话历史和检索到的文档传递给LLM进行综合处理,可以实现相当智能的对话交互。说白了,就
【LangChain】ConversationChain 迁移到 RunnableWithMessageHistory
如果代码中使用了 ConversationChain,会触发 LangChainDeprecationWarning,提示该类在 LangChain 0.2.7 中已被废弃,
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