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摘要： 向量存储 内部向量存储 看一个csv文件 source,info cpp,是一个面向对象的语言 java,是一个面向对象的语言 c,是一个面向过程的语言 ltskf,是一个面向结果的语言 这个可以理解为如下的表格 sourcef info cpp 是一个面向对象的语言 java 是一个面向对象的语言 阅读全文

摘要： 文档加载器提供一套标准接口，用于不同来源（CSV、PDF等）的数据读取为LangChain的文档格式 文档加载器需要继承实现BaseLoader接口 Document loaders Class Document是LangChain内文档的统一载体，所有文档加载器最终返回此类的示例 首先看一下简单的 阅读全文

摘要： 临时会话 LangChain提供了History功能，帮助模型在有记忆的情况下回答问题 基于RunnableWithMessageHistor在原有链的基础上创建具有历史记录功能的新链 基于InMemoryChatMessageHistor为历史记录提供内存存储(临时使用) 先看一下示例代码 fro 阅读全文

摘要： 什么是链 将组件串联，上一个组件的输出作为下一个组件的输入 是LangChain链（尤其是 | 管道链）的核心工作原理 Runnable的派生类才能入链 拼接一下 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlace 阅读全文

摘要： LangChain通用提示词模版 PromptTemplate表示提示词模版，可以构建一个自定义的基础提示词模版，支持变量的注入，最终生成所需的提示词 from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings from langch 阅读全文

摘要： 什么是LangChain LangChain 是一个专为构建 AI 应用（尤其是基于大语言模型 LLM）设计的 Python/JavaScript 框架，你可以把它理解成：连接大语言模型（如 GPT、Qwen、Llama）与外部资源（数据、工具、API）的 “胶水工具”。 部署LangChain 打 阅读全文

摘要： 什么是提示词 提示词就是你给 AI 的清晰指令，决定 AI 输出的内容和质量。 怎么利用提示词提高ai的生成效率 详细的描述 让模型充当某个角色 使用分隔符去分割不同的输入部分 对任务指定步骤 提供例子 通过参考模型让ai回答 Zero-shot Zero-shot学习（Zero-shotLearn 阅读全文

摘要： 安装OpenAI库 点击Pycharm的终端 输入 pip install openai 回车即可 一个简单的示例 from openai import OpenAI # 1.获取client对象 OpenAI类对象 client = OpenAI( # key 在用户变量里面 不用写 # 这个ur 阅读全文

摘要： Py环境搭建 开发工具 开发工具使用的是PyCharm 安装教程自行搜索 环境管理工具 为了方便管理Python虚拟环境，使用的工具是Conda 安装教程自行搜索 推荐使用miniConda 环境配置 上述工具下载好之后 点击PyCharm设置 找到Python->解释器 点击添加解释器 本地解释器 阅读全文

摘要： 该文中所用得到的绘制工具为draw.io工具 draw.io 什么是时序图 序图(Sequence Diagram)，又名序列图、循序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。 时序图的元素 我们在画时序图时会涉及7种元素：角色(Actor)、对象(Ob 阅读全文