langchain debug调研 -
前言 Langchain作为市面上一个比较新的sdk,并且是大语言模型开发方向,具体debug方式较少目前只有 verbose配置项、Langsmith和Evaluation评估器这三种,其中Langsmith和Evaluation评估器这两种方式没有完成使用,本次调研只作简单介绍。 一、verbose配置项 Langchain提供了一个verbose 配置项,设置为True时显示一些关键信息,这个配置项在模型、检索器、链、代理等组件中支持,但是模型和检索器的调试依赖于第三方服务的实现,我们主要看在链和代
LLM变现平台来了!LangChain+DemoGPT合作:有了idea就能挣钱,「只缺程序员」的时代宣告结束 -
  新智元报道  编辑:LRS【新智元导读】LLM应用开发进入快车道,变现平台已经搭建好,只等一个绝妙创意!‍有了大型语言模型的加持,开发者可以实现很多全新的功能,适应更广泛的应用场景。甚至LLM本身就具有编码能力,可以把自然语言指令直接转成代码,用户只需要提出想法、创意就能自动生成一个应用程序。而作为大型语言模型开发框架的两大巨头,LangChain和DemoGPT最近官宣开展深度合作,用户可以利用LangChain用自然语言来构建、生成一个应用程序,然后在Demo
Flutter Web 实现ChatGPT对话与Function Call -
Flutter-ChatGPT 基于Flutter Web实现ChatGPT多轮聊天、翻译、Prompt文本生成、企业知识库、本地文档问答、functions_call等功能,页面流式输出采用StreamBuilder Widget实现,各业务模块Repository均提供直连OpenAI接口与python后端API接口流式输出功能实例 Github仓库地址 backend 采用FastApi实现后端LangChain调用OpenAI接口 backend-data 提供初始化向量文档,构建向量索引
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-guo/python-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,但有一个主要问题。 这是一个封闭的托管系统。 在一个被大型网络公司改变的世界里生活了二十年之后,我们作为人们担心我们的私人信息甚至我们的知识仅仅因为我们使用互联网就成为他人的财产。 作为建立在竞争基础上的经济的参与者,我们对知识和数据集中在有反竞争行为历史的公司手中抱有强烈的不信任。 因此,眼前的问题
使用 Elasticsearch、OpenAI 和 LangChain 进行语义搜索 -
在本教程中,我将引导您使用 Elasticsearch、OpenAI、LangChain 和 FastAPI 构建语义搜索服务。 LangChain 是这个领域的新酷孩子。 它是一个旨在帮助你与大型语言模型 (LLM) 交互的库。 LangChain 简化了与 LLMs 相关的许多日常任务,例如从文档中提取文本或在向量数据库中对它们建立索引。 如果你现在正在与 LLMs 一起工作,LangChain 可以节省你的工作时间。 然而,它的一个缺点是,尽管它的文档很广泛,但可能比较分散,对于新手来说很难理解。
【LangChain系列 13】样例选择器 -
本文主要介绍了几种样例选择器的用法和区别,在不同的业务场景,我们可以选择合适的样例选择器来提高少样本prompt的质量。
使用LangChain自定义模型进行流式输出 -
本文介绍如何使用langchain和gradio开发一个支持流式调用的web聊天应用,模型使用阿里通义千问
【LangChain系列 12】Prompt模版——序列化 -
本文主要介绍了PromptTemplate和FewShotPromptTempalte两种模版的序列化,它们都支持JSON、YAML两种格式。
AI 助力前端开发: 利用 Azure-Open-AI 与 Langchain 优化 JSON 数据 -
通过集成 Azure-Open-AI 和 Langchain,我们可以实现自动解析JSON数据、使用Bing搜索引擎自动获取合适的图片,并将图片地址自动填充到JSON对应的字段中,实现优化JSON数据
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