1. LangChain实战

1. LangChain是什么?1.1 为什么要了解LangChain?近两年来,大语言模型(如ChatGPT、DeepSeek、Claude)持续火爆,从写文案、AI绘图,到写代码、AI智能客服,几乎“无所不能”。并且大语言模型的调用成本越来越低,作为程序员的你可能已经开始尝试用OpenAI、DeepSeek的API做些小应用,但是很快可能就会遇到一些问题: 提示词(Prompt)无法复...

RAG

Dify 开发:AI Agent 进阶实战

1. 认知提升1.1 AI大模型是什么?基础模型(Foundation Models) 一种大型机器学习模型,通常在大量数据上进行大规模训练(通过自监督学习或半监督学习),以使它可以适应各类下游任务。 兼顾参数量大(大型模型),训练数据量大(大量数据大规模训练)和迁移学习能力强(适应多种下游任务) AIGC(Artificial Intelligence Generated Content...

RAG练习

1. 技术框架与选型 1.1 RAG技术框架:LangChainLangChain是专为开发基于大型语言模型(LLM)应用而设计的全面框架,其核心目标是简化开发者的构建流程,使其能够高效创建LLM驱动的应用。 1.2 索引流程 - 文档解析模块:pypdfpypdf是一个开源的Python库,专门用于处理PDF文档。pypdf支持PDF文档的创建、读取、编辑和转换操作,能够有效提取和处理文本...

Ubuntu下安装ollama

1. Ubuntu下安装ollama12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637## Ubuntu系统安装Ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh## 设置镜像加速export OLLAMA_MIRROR="https://ghprox...

Llama 3长文本处理能力

长文本处理的能力直接影响到大规模对话系统在复杂场景下的表现。 1. 使用 LLaMA 进行对话1.1 代码123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536from langchain_ollama.llms import OllamaLLMfrom langchain.agents import load_to...

使用工具

1. 使用工具1.1 代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969...

思维链的应用

思维链,顾名思义,就是引导模型进行逐步推理的链条。通过分步骤思考,模型能够在复杂的任务中逐渐接近正确答案,避免因直接跳到结论而产生的错误。这种方法最初是由一句简单的提示语“Let’s think step by step”衍生出来的。这句提示语告诉模型:“我们一步一步来,别急。”这句话可以显著提高模型在处理复杂问题时的准确性。 1. 数学问题中的思维链1.1 代码123456789101...

上下文学习能力

1. 少样本学习1.1 代码1234567891011121314151617181920212223242526import ollama# 创建指向本地服务器的客户端client = ollama.Client(host='http://192.168.100.135:11434')# 定义少样本提示词few_shot_prompt = ( "以下是关...

对话系统

1. ChatGPT 客服对话1.1 代码123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051import ollama# 创建指向本地服务器的客户端client = ollama.Client(host='http://192.168.100.13...

频率增强Self-Consistency

1. 频率增强Self-ConsistencySelf-Consistency的步骤如下: 多次生成:对同一个问题进行多次推理。每次推理的结果可能略有不同,通过多次生成可以覆盖更多可能的答案。 结果汇总:对每次推理的结果进行汇总,统计每个答案的出现频率。常见的答案通常是正确的,通过频率统计可以找到最可能的正确答案。 最终答案选择:选择出现频率最高的答案作为最终的推理结果。通过这种方式,可以...

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