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AI应用平台搭建之旅(上) - 框架篇(附:AICon大会阿里国际Agent应用平台分享) - Leepy
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10天前
https://www.cnblogs.com/liping13599168/p/18653388/aipaas
前言 LangEngine内源项目发起于阿里巴巴集团内部组织,LangEngine是类似LLM应用开发框架LangChain的纯Java版本。该框架现已正式对外开源:https://github.com/AIDC-AI/ali-langengine 作为AI应用搭建平台核心架构师,这段时间一直专注于
不错的AI项目集合 - RobinDevNotes
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29天前
https://www.cnblogs.com/robindevnotes/p/18613306
最近收集了一些不错的AI项目。 AutoGPT:AutoGPT 的愿景是让每个人都可以使用和构建无障碍 AI。我们的使命是提供工具,以便您可以专注于重要的事情。 Stable Diffusion web UI:图片生成工具,Stable Diffusion web UI。 langchain:构建上
通过阿里云 Milvus 和 LangChain 快速构建 LLM 问答系统
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1月前
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背景介绍 阿里云向量检索 Milvus 版是一款云上全托管服务,确保了与开源Milvus的100%兼容性,并支持无缝迁移。在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。相比于自建,目前阿里云Milvus具备易用性、可用性、安全性、低成本与生态优势。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路...
LangChain评估
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1月前
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概述 本教程介绍如何构建和评估LLM(大语言模型)的问答系统。主要包含三个核心部分: 创建问答应用 生成测试数据 自动化评估 一、创建基础问答应用 首先我们需要创建一个基础的问答应用: 二、生成测试数
RAG 示例:使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答
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1月前
https://juejin.cn/post/7438884007084343331
RAG(Retrieval Augmented Generation 检索增强生成)是目前业界中的一种主流方法,通过增加额外知识的方式来减少大语言模型(LLM)的幻觉问题(一本正经的胡说八道)。 RA
LangChain 实战08 - OutputParser
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1月前
https://juejin.cn/post/7438843710752112680
我正在参加「豆包MarsCode AI练中学体验活动」详情请看:掘金小册上线 AI练中学功能 | 你的 AI 编程助教喊你免费领小册啦! 前言 深入研究一下LangChain中的输出解析器,并用一个新
LangChain储存
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1月前
https://juejin.cn/post/7438540578978480178
对话缓存储存BufferMemory 会话缓冲存储(BufferMemory)可以存储所有历史对话内容,使语言模型能记住之前的上下文。 在聊天模型中使用缓存区内存 对话窗口存储BufferWindow
Langchain模型、提示和输出解释器
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1月前
https://juejin.cn/post/7438544766059151395
1. 直接使用openAI 1.1 计算1+1 1.2 用美式英语表达海盗邮件 假设我们是电商公司员工,我们的顾客是一名海盗,他在我们的网站上买了一个榨汁机用来做奶昔,在制作奶昔的过程中,奶昔的盖子飞
Langchain初体验:使用聊天模型
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1月前
https://juejin.cn/post/7438545297061756963
入门指南 聊天模型: 消息作为输入, 消息作为输出 使用chat.call方法执行一个聊天对话,并获取生成的响应结果 可以进一步生成多个消息集的完成,使用generate。这将返回具有额外消息参数的L
Langchain初体验:使用LLM
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1月前
https://juejin.cn/post/7438545643590877236
构建语言模型应用程序 LLM:从语言模型获取预测 在.env文件中设置值OPENAI_API_KEY 现在可以在一些输入上调用它: 提示模板: 管理LLMs的提示 通常当你在应用程序中使用LLM时,你
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