昨天 https://juejin.cn/post/7363607004348792871

一切都要从这张图开始说起，这是RAG的经典图 涵盖了Question->Translation->Routing->Construction->DB(VectorStore)->Indexing->Documents->Retrieval->Generation->Answer 今天我们就来一起学习、拆解这张图，经过这次的学习，你会对RAG有深刻的理解。 参考资料 https://youtube.com/playlist?list=PLfaIDFEX

4天前 https://juejin.cn/post/7363078360786845735

1. 背景 AI爆火了2年有余，但我仍是一个AI小白，最近零星在学，随手记录点内容供自己复习。 上次在Macbook Pro上安装了Stable Diffusion，体验了本地所心所欲地生成各种心仪的图片，完全没有任何限制的惬意。今天想使用Macbook Pro安装一个本地大语言模型体验一下，刚好在2024年4月18日，Meta在官网上宣布公布了旗下最新大模型Llama 3，并开放了80亿（8b）和700亿（70b）两个小参数版本，据说能力显著提升。遂开干。 为什么部署本地大模型 学习方便，私有

4天前 https://juejin.cn/post/7362847673772621833

highlight: androidstudio theme: cyanosis Model I/O 在LangChain中，Model I/O被称为：模型的输入与输出，其有输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)等三部分组成。 1.提示模板: LangChain的模板允许动态选择输入，根据实际需求调整输入内容，适用于各种特定任务和应用。 2.语言模型: LangChain 提供通用接口调用不同类型的语言模型，提升了灵活性和使用便利性。 3.输出解析: 利用 L

5天前 https://www.infoq.cn/article/jtCicpRwZJ0TEKOVKRP2?utm_source=rss&utm_medium=article

5天前 https://juejin.cn/post/7362527672616910863

theme: juejin 👋 大家好，前面两篇文章介绍我最近开源的LangChain-SearXNG搜索引擎 基于SearXNG+LangChain的实现的AI搜索引擎 基于SearXNG+LangChain的实现的AI搜索引擎（2） 从本期开始针对LangChain-SearXNG项目细节进行深度剖析，分享一些项目经验给大家 今天就以最近更新 配置文件热加载 功能来介绍一下是如何实现 一.uvicorn热更新 Python Uvicorn 是一个快速的 ASGI（Asynchronous Serve

5天前 https://juejin.cn/post/7362527672616828943

温馨提示：为了看懂本篇，务必要仔细阅读上、中篇的内容 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之六 - 深入浅出LCEL与Chain(上篇) AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之七 - 深入浅出LCEL与Chain(中篇) 前言 开篇一张图，等读完本篇后，你就知道它是怎么来的了 当Chain“遇到”Runnable 程序 from langchain_community.chat_models import ChatOllama from langchain_core.prompts impor

5天前 https://juejin.cn/post/7362528152776097833

LangChain是帮助开发者利用大模型进行APP开发的脚手架，那么，究竟什么是LangChain，为什么大模型APP开发需要LangChain？读完这篇文章，你就懂了。 1.LLM大语言模型 LLM（large language model）大语言模型随着ChatGPT的横空出世而一炮走红，相信点进这篇文章的各位对于ChatGPT都不陌生（以下介绍由ChatGPT生成）： ---------------ChatGPT生成-------------- ChatGPT是一个基于最新的自然语言处理技术的聊

5天前 https://juejin.cn/post/7362547943390232585

系列文章地址 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】一、LangChain介绍 - 掘金 (juejin.cn) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】二、LangChain安装 - 掘金 (juejin.cn) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】三、快速入门LLMChain - 掘金 (juejin.cn) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】四、快速入门Retrieval Chain - 掘金 (juejin.cn) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】五、快速入门

7天前 https://juejin.cn/post/7361976432250486799

开篇 EL简单实现，原理初探 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之六 - 深入浅出LCEL与Chain(上篇) 上一篇文档给大家介绍的Expression Language 特别提到了， 每个运行对象（即：Runnable）通过"|"（管道）连接组成了Chain，可以通过更快速书写且更易读的方式带来了很好的体验效果，在文章中的最后，我给大家展示了每一个Runnable对象的输入/输出Schema，可能有些小伙伴还是有点懵，这样我通过一个简单的实例，自己来实现一个Pipeline 程序实现 class

7天前 https://juejin.cn/post/7361934843208810496

北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama1、Llama2和CodeLlama之后的第三代模型，Llama3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型，你有没有第一时间体验上呢，这篇文章就分享下如何在Groq上以超过 800 tokens/s 的魔鬼推理速度体验Llama3，会同时分享Web端、移动端、API方式以及集成到LangChain中4种体验方案。 我的新书《LangChain编程从入门到实践》 已经开售！推荐正在学习AI应用开发的朋友购买