摘要：
已重构，并同步到代码私库。 阅读全文
posted @ 2025-01-13 16:30
王竹笙
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摘要：
实现对话机器人。 记忆对话很明显。 接下来有很好的商业产产品项目，我就不公开了。我要赚点生活费。 阅读全文
posted @ 2025-01-10 14:44
王竹笙
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摘要：
1的时候-使用Python实现问答机器人，掌握OpenAl（zhipuai）接口使用 前面章节一步一实现，还需要自定义 两天历史数组等。 https://www.cnblogs.com/edeny/p/18628319 MessagesPlaceholder 是跟promt 先关的一个组件 在 pr 阅读全文
posted @ 2025-01-09 17:02
王竹笙
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摘要：
大多数基于大型语言模型(LLM)的应用都有会话界面。会话中的一个重要组成部分是能够引用之前对话中引入的信息。在最基本的层面上，会话系统应该能够直接访问一些过去的消息。 我们将这种存储过去交互信息的能力称为“记忆(memory)”。LangChain提供了许多工具来为系统添加记忆功能。这些工具可以单独 阅读全文
posted @ 2025-01-09 16:04
王竹笙
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摘要：
LLMS 大型语言模型(Large Language Models，LLMs)是LangChain的核心组件。LangChain并不提供自己的LLMs，而是提供了一个标准接口，用于与许多不同的LLMs进行交互。 具体来说，这个接口接受一个字符串作为输入，并返回一个字符串。 LLMs Models f 阅读全文
posted @ 2025-01-09 11:33
王竹笙
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摘要：
使用LLMBashChain查询系统状态 功能1 bash_chain -亚查询操作系统的所有磁盘使用情况 from langchain_community.llms.tongyi import Tongyi from langchain_experimental.llm_bash.base imp 阅读全文
posted @ 2025-01-08 14:03
王竹笙
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摘要：
search-api 国内不能使用 使用zhipu 的 web-search-pro 进行搜索 import os from typing import List from pydantic import BaseModel from langchain.prompts import PromptT 阅读全文
posted @ 2025-01-07 11:02
王竹笙
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摘要：
基于文档内容回答用户问题 1.每个人喜欢的颜色 2.最喜欢某种颜色的人是谁 create_stuff_documents_chain 它接受一个文档列表，并将它们全部格式化为一个提示，然后将该提示传递给LLM(大型语言模型)它会传递所有文档，因此您应该确保这些文档长度适合您所使用的LLM的上下文窗口 阅读全文
posted @ 2025-01-06 17:11
王竹笙
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摘要：
Chains指的是将一系列的调用组装成序列--包括大语言模型(LLM)，工具tool，还有数据预处理步骤的调用等等。目前最新的实现是通过LangChain Expression Language(LCEL)实现的Chains。 LCEL非常适合构建您自己的Chains，也有一些已经封装好的Chain 阅读全文
posted @ 2025-01-06 11:01
王竹笙
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摘要：
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： “最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。 阅读全文
posted @ 2025-01-06 10:48
王竹笙
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