随笔分类 - AI / LLM/LMM / RAG
检索增强生成:LangChain,LlamaIndex,FastGPT等框架
摘要:自动历史管理 前面的示例将消息显式地传递给链。这是一种完全可接受的方法,但确实需要外部管理新消息。LangChain还包括一个名为RunnableWithMessageHistory的包裹器,能够自动处理这个过程。 为了展示其工作原理,我们稍微修改上面的提示,增加一个最终输入变量,该变量在聊天历史记
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摘要:from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnableParallel from langchain_openai import ChatOpenA
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摘要:xinference+Qwen1.5MoE+LangChain,如何让国内开源大模型输出我们想要的知识
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摘要:LangChain SQL 该模块可以让我们向LLM提问时从数据库中查询数据并做出回答。 架构 SQL chain和agent的高层抽象架构: 问题转查询SQL:使用LLM将用户输入转成SQL查询 执行SQL查询:执行SQL语句 回答问题:LLM根据数据库查询结果返回回答内容 环境安装 安装必要环境
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