langchain

开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-WebSocket篇（六）使用 FastAPI 可以帮助我们更简单高效地部署 AI 交互业务。FastAPI 提供了快速构建 API 的能力,开发者可以轻松地定义模型需要的输入和输出格式,并编写好相应的业务逻辑。

我爱学Python!

基于大语言模型LangChain框架：知识库问答系统实践ChatGPT 所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用 OpenAI 提供的 API 或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而，即使大语言模型的调用相对简单，仍需要完成大量的定制开发工作，包括 API 集成、交互逻辑、数据存储等。

Langchain-实战篇-搭建本地问答机器人-01在这个快节奏的职场世界里，我们每个人都可能在某个时刻，化身为一头辛勤的牛或一匹奔腾的马，面对入职签合同时的迷茫，或是离职时的纠纷，心中难免会涌现出各种疑问。比如：

拓展 Amazon S3 技术边界： Amazon S3 Express One Zone 的创新之路自 Amazon S3 服务推出以来，一直是全球各行各业数百万客户钟爱的云存储服务。然而，随着新兴用例的不断涌现，传统存储方式面临性能瓶颈，尤其是对于对延迟极为敏感的应用程序。为前不久展开的亚马逊云科技 re:Invent 2023 大会上发布了存储相关的产品 Amazon S3 Express One Zone ，一种高性能存储类，为客户提供最快的数据访问速度和卓越的性能。

use embeddings stored in vector db to reduce work for LLM generating response题意：使用存储在向量数据库中的嵌入来表示，以减少大型语言模型（LLM）生成响应的工作量。I'm trying to understand what the correct strategy is for storing and using embeddings in a vector database, to be used with an LLM. If my goal is to reduce the amount of work the LLM has to do when generating a

扛鼎中国AI搜索，天工凭什么？人类的创作不会没有瓶颈，但AI的热度可不会消停。大模型之战依旧精彩，OpenAI选择在Google前一天举行发布会，两家AI企业之间的拉扯赚足了热度。

嫦娥妹妹等等我

初识langchain的快速入门指南LangChain 是一个强大的库，用于构建与语言模型（例如 GPT-3）集成的应用程序。它提供了丰富的工具和功能，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的语言模型应用。以下是一个快速入门指南，帮助你初识 LangChain。

小绵羊不怕大灰狼

初识LangChain的快速入门指南首先，你需要安装LangChain。可以使用以下命令通过pip安装：在LangChain中，有几个核心概念需要理解：

基于langchain的开源大模型应用开发1server-grpcetc yaml配置及 internal 内部代码包config yaml配置解析代码包 logic 逻辑实现包 server 服务连接处理 svc 上下文配置信息

LangChain真的好用吗？谈一下LangChain封装FAISS的一些坑最近在做一个知识库问答项目，就是现在大模型浪潮下比较火的 RAG 应用。LangChain 可以说是 RAG 最受欢迎的工具，因此我首选 LangChain 来快速构建我的应用。坦白来讲 LangChain 本身一套对于组件的定义已经让我感觉很复杂，为什么采用 f-string 或 string.format 就能完成的事情必须要抽出一个这么复杂的对象。

代码之光_1980

探索LangChain Prompt模板：构建高效语言模型交互的秘诀在人工智能的浪潮中，语言模型已成为我们探索未知、解决问题的强大工具。LangChain，作为一个创新的框架，提供了与语言模型交互的强大能力。本文将深入探讨LangChain中的Prompt模板，这是构建高效、灵活的语言模型交互的关键。通过本教程，你将学会如何在LangChain中创建和使用Prompt模板，无论是简单的字符串提示还是复杂的聊天提示，都能轻松驾驭。

上海交通大学出品《动手学大模型》LLM 实战课，从0入门到精通，附课件+实战教程来了来了！上海交通大学的大模型超超超级牛掰的大模型编程实战课公开了，课件+教程,本套实战教程旨在提供大模型相关的入门编程参考。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。

使用LangChain+Ollama的时候怎么使用其他的embedding模型相信这是很多做RAG的朋友的需求。Ollama的Embedding model是比较少的：https://ollama.com/library?q=embedhttps://ollama.com/library?q=embed而且这些模型并不一定适用于中文，如果直接在LangChain中使用，例如：

Elastic 中国社区官方博客

使用 Elastic ELSER 和 Llama3 的 RAG（使用 Langchain）在之前的文章 “使用 Llama 3 开源和 Elastic 构建 RAG”，我们讲到了如何使用 Liama3 来结合 Elastic ELSER 来进行 RAG。在今天的文章里，我们来详细使用一个 notebook 来展示如何在本地 Elasticsearch 部署中进行实现。

现实、狠残酷

langchain教程-（1）Prompt模板官方文档地址：https://python.langchain.com/docs/get_started

构建LangChain应用程序的示例代码：41、如何结合使用大型语言模型（LLMs）和 bash 进程来执行简单的文件系统命令指南本指南展示了如何结合使用大型语言模型（LLMs）和 bash 进程来执行简单的文件系统命令。你还可以自定义使用的提示。以下是一个避免使用 ‘echo’ 命令的示例提示：

AI视频教程下载-用LangChain 开发 OpenAI、 LLAMA 、 Gemini 等AI应用LangChain MasterClass- OpenAI LLAMA 2 GPT LLM Apps__ Python（LangChain MasterClass-Develop 7 OpenAI LLM Apps using Python）

总结之LangChain（三）——模型IO缓存LangChain为聊天模型提供了一个可选的缓存层。这有两个好处：如果您经常多次请求相同的完成结果，它可以通过减少您对LLM提供程序的API调用次数来帮您节省费用。它可以通过减少您对LLM提供程序的API调用次数来加快您的应用程序速度。

使用GPT & LangChain提升文档站搜索效率在文档站进行搜索的一个痛点在于很难在站内的众多文档中找到自己想要的回答，其难点主要在于两方面：ChatGPT为解决上述问题提供了可能性，它是一个语言模型，生来就能够理解用户以自然语言发出的提问，在使用ChatGPT时用户不再需要提炼关键词，一切交给模型，它会自行生成答案。

自定义 LLM：LangChain与文心一言擦出火花自定义 LLM 需要实现以下必要的函数：它还可以实现第二个可选的函数：使用LLM模块来封装我们的模型接口，可以带来许多好处，其中之一就是有利于与LangChain的其他模块进行协同工作。