langchain

爱学习的小道长

Python langchain ReAct 使用范例ReAct: Reasoning + Acting ，ReAct Prompt 由 few-shot task-solving trajectories 组成，包括人工编写的文本推理过程和动作，以及对动作的环境观察。

Elastic 中国社区官方博客

带有 Elasticsearch 和 Langchain 的 Agentic RAG作者：来自 Elastic Han Xiang Choong讨论并实现 Elastic RAG 的代理流程，其中 LLM 选择调用 Elastic KB。

三、基于langchain使用Qwen搭建金融RAG问答机器人--检索增强生成经过前面2节数据准备后，现在来构建检索要求模型使用上下文来回答问题，这个上下文就是context，也就是从向量数据检索到相关的文本片段后，回答最后的问题question

二、基于langchain使用Qwen搭建金融RAG问答机器人--数据清洗和切片这里选择《博金大模型挑战赛-金融千问14b数据集》，这个数据集包含若干公司的年报，我们将利用这个年报搭建金融问答机器人。具体下载地址这里

【深度学习总结】使用PDF构建RAG：结合Langchain和通义千问使用平台：趋动云，注册送算力在大型语言模型（LLMs）应用领域，我们面临着大量挑战，从特定领域知识的匮乏到信息准确性的窘境，以及可能生成虚假内容。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识库等补充信息源，成为解决这些难题的有效策略。事实证明，在需要持续更新或特定领域应用的知识密集型场景中，RAG 尤其有效。与其他方法相比，RAG 的一个显著优势在于无需为特定任务重新培训 LLM。最近，RAG 因其在会话助手等应用中的成功应用而备受瞩目。

「LangChain4j入门 — JavaAI程序」大模型，英文名叫 Large Model，大型模型。早期的时候，也叫 Foundation Model，基础模型。

敲代码敲到头发茂密

【大语言模型】LangChain 核心模块介绍（Agents）我们都知道四肢的绝大部分动作都是由大脑决定的，大脑通过中枢神经下发自己的操作指令，四肢就可以按照我们的需求进行动作。

LangChain构建RAG（基于Huggingface与Groqcloud，无需本地部署模型）‌LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）的应用程序创建。‌它提供了一个标准接口，允许开发者将不同的语言模型连接在一起，并与外部计算和数据源进行集成。LangChain的核心思想是通过组合不同的组件来创建更高级的大语言模型应用程序。它为常见应用程序提供了端到端的解决方案，例如聊天机器人、文档分析和代码生成等。‌

三月七（爱看动漫的程序员）

The Rise and Potential of Large Language ModelBased Agents:A Survey---代理社会从个体性到社会性长期以来，社会学家经常进行社会实验，以观察特定的社会现象。值得注意的例子包括霍桑实验和斯坦福大学监狱实验。随后，研究人员开始在社会模拟中使用动物，如老鼠乌托邦实验。然而，这些实验总是使用生物体作为参与者，使得难以进行各种干预，缺乏灵活性，并且在时间上效率低下。

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【大语言模型LangChain】 ModelsIO OutputParsers详解基于前边的章节，LangChain 已经可以轻松实现帮用户拿到大语言模型的输出，然而不难发现，前文介绍的模型调用，显示返回的内容通常是一个类(class)的实例，其中包含了 content 以及其他一些额外的参数。

AI - RAG中的状态化管理聊天记录大家好，今天我们来聊聊LangChain和LLM中一个重要的话题——状态化管理聊天记录。在使用大语言模型(LLM)的时候，聊天记录（History）和状态（State）管理是非常关键的。那我们先从为什么需要状态和历史记录讲起，然后再聊聊如何保留聊天记录。

基于Transformer架构的扩散模型本文介绍一篇发表于2023年国际计算机视觉大会（ICCV）的研究论文，该论文提出了一种基于Transformer架构的扩散模型，称为Diffusion Transformers (DiTs)。通过用Transformer替代传统的U-Net架构，训练了一种作用于潜在图像块的扩散模型。 DiTs在大规模图像生成任务中展现出卓越的性能，成功实现了在ImageNet 256x256和512x512图像生成任务中的性能突破，表明了Transformer在扩散模型中的巨大潜力。

阿里巴巴LangEngine开源了！支撑亿级网关规模的高可用Java原生AI应用开发框架LangEngine作为阿里集团内部发起的纯Java版本的AI应用开发框架，经过充分实践，已经广泛应用于包括淘宝、天猫、阿里云、爱橙科技、菜鸟、蚂蚁、飞猪、1688、LAZADA等在内的多个业务场景。此外，LangEngine还支撑了阿里国际AI应用搭建平台的自研与上线，对集团内部的AI平台基础设施产生了深远影响。

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【大语言模型】LangChain LCEL 表达式语言LangChain LCEL 的全称为 LangChain Expression Language 即可直译为 LangChain 表达式。为了构造更复杂的 LLM 应用并且更为简便快捷的构造 LLM 应用，Langchain 提供了类似“管道”的形式去声明提示词模板(prompt)，即用 “|” 来连接各个组件之间的操作。也就是 LCEL 允许开发者将不同的模块进行简单的形式实现串联。语法如下所示: chain = 提示词板 | 大模型调用 | 输出解析器

langchain chroma 与 chromadb笔记chromadb可独立使用也可搭配langchain 框架使用。python 3.9langchain=0.2.16

AI - 谈谈RAG中的查询分析（2）大家好，RAG中的查询分析是比较有趣的一个点，内容丰富，并不是一句话能聊的清楚的。今天接着上一篇，继续探讨RAG中的查询分析，并在功能层面和代码层面持续改进。

AI - 如何构建一个大模型中的Tool大家好！今天我们聊聊一个有趣的技术问题：什么是工具（Tool），如何使用聊天模型调用工具，以及如何将工具的输出传递给聊天模型。我们还是基于LangChain来进行讨论，希望大家能更好地理解这个概念，并能够在自己的项目中应用它们。

langchain实现基于sql的问答输出：输出：输出：输出：参考链接：https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/sql-agent/ 如果有任何问题，欢迎在评论区提问。

曼城周杰伦

自然语言处理:第七十章 Langchain的长文本总结处理方案本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor