摘要：
LangChain有两个重要的概念：LangChain表达式（LCEL）、组件。我们使用组件，构建整个RAG应用中各种点单的操作，然后使用LCEL将这些组件进行连接，按照一定顺序运行，最终实现我们的目的。相关概念可在这里进一步理解。 Runnable LCEL通过简洁的形式调用各类组件，实现方式是使 阅读全文
posted @ 2025-06-10 19:08
AfroNicky
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摘要：
摘要 之前的RAG应用都是从向量库等存储组件中获取相关内容，并生成回答。现在需要实现，从结构化数据库中获取数据，生成相应的回答，两者具有本质的区别。 SQL-RAG实现的大致流程如下： 将用户问题query转换为特定语言的SQL，该步骤一般由大模型完成； 执行生成的SQL查询语句 模型根据查询结果和 阅读全文
posted @ 2025-06-07 14:28
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摘要：
摘要 在上文中，学习了使用内置链、LCEL、Agent的方式构建带有历史消息记录的RAG应用。除了基于Agent的构建方式外，其他两种构建方式大体流程类似。基本都是先构建Prompt模板，然后使用LCEL或内置链的形式，将大模型、Prompt等组装起来，无论是LCEL或内置链，都是基于LangCha 阅读全文
posted @ 2025-06-04 18:21
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摘要：
03-卷积神经网络 04-循环神经网络 05-门控循环单元（GRU） 06-长短时记忆网络（LSTM） 07-注意力机制 08-常见的注意力机制 09-Transformer 阅读全文
posted @ 2025-06-03 22:13
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摘要：
摘要 在简单的RAG应用中，该RAG应用并不具备联系历史消息的能力，因此，本文将在上文的基础上实现带有历史消息的RAG应用，所用组件以上文一致。带有历史消息的RAG与上文中构建的RAG存在不同。 在上文中，在获取到用户query后，检索器根据用户的query获取到上下文context，并将query 阅读全文
posted @ 2025-06-03 22:02
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摘要：
RAG RAG：检索增强生成（ Retrieval-Augmented Generation），从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案。 要解决的问题： 大模型幻觉 时效性查 专业能力欠缺 面对复杂问题推理能力有限 长文本处理能力较弱 RAG工作流程 文本处 阅读全文
posted @ 2025-05-30 17:41
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摘要：
使用Ollama完成LLM私有化部署后，除了命令行方式进行问答，还需要能够通过代码调用接口的方式进行。目前主要有以下几种方式：requests调用方式、openai调用方式、ollama调用方式、 requests调用 代码示例： # -*- coding: utf-8 -*- import jso 阅读全文
posted @ 2025-05-30 17:41
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摘要：
此Blog仅作为日常学习工作中记录使用，Blog中有不足之处欢迎指出 本次Blog为Linux版本的安装、部署 一、何为Ollama Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）本地部署服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够 阅读全文
posted @ 2025-05-30 17:40
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摘要：
此Blog仅作为日常学习工作中记录使用，Blog中有不足之处欢迎指出 何为Dify Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。它结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了一个用户友 阅读全文
posted @ 2025-05-30 17:39
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摘要：
摘要 RAG分为：检索、增强、生成。涉及到大模型、向量库、词嵌入模型。本文采用deepseek-chat模型作为大模型，以智谱AI的Embedding-3模型为词嵌入模型，采用Chroma向量库，记忆LangChain框架实现简单的RAG应用。 组件初始化 配置载入 代码如下： import os 阅读全文
posted @ 2025-05-30 17:35
AfroNicky
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