廷裕同学

在大语言模型（LLM）应用从简单对话走向复杂任务自动化的过程中，线性链式流程（如传统 LangChain Chain） 逐渐暴露出局限性 —— 无法灵活处理循环迭代、条件分支...

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一、下载LangChain chat ui 下载地址：点此下载[https://github.com/langchain-ai/agent-chat-ui] ，也可以使用官网...

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一、概念 RAG:Retrieval-Augmented Generation（检索-增强生成） 二、理解RAG 1. 大模型的交互过程 生成式的大模型交互过程一般是： 基于...

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Langchain 1.0 Agent短期记忆 一、自己实现 存在问题： 历史消息存储地方未知 重新运行程序记忆丢失 二、Langchain实现 Ⅰ InMemerySave...

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一、建立索引 建立索引总共3个步骤 1. 读取pdf 安装pdf依赖 以pdf为例，读取到的文件是按照页来管理的，读取出来的对象是Document；List[Document...

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环境说明：代码内的common.get_model()方法为提取到公共类里面的方法 一、 深入核心：调校你的AI引擎 掌握init_chat_model的关键参数，进准控制模...

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一、为什么 当用户没有正确书写查询语句，或者LLM不能够正确理解用户查询语句的含义时，此时LLM生成的答案可能就不够完整和全面。 二、如何避免 当用户输入查询语句自然语言时，...

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一、摘要索引 适用场景 适用于需要快速检索和生成简介上下文的场景 案例 在新闻资讯平台中，系统需要快速从海量新闻中提取关键信息，通过摘要索引可以迅速生成简洁的上下文，帮助用户...

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在复杂的知识密集型应用中，可能会面临几百个不同来源于类型的知识文档。如果知识简单地依赖传统的文本分割与top-k检索，就会产生精度不足、知识相互干扰等问题，从而导致效果不佳。...

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一、假设性问题索引是什么？ 假设性问题是一种提问方式，它基于一个或多个假设的情况或前提来提出问题。在对知识库中的文档内容进行切片时，是可以以该切片为假设条件，利用LLM预先设...

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一、父子索引 需求矛盾 我们在利用大模型进行文档检索的时候，常常会有相互矛盾的需求，如： 你可能希望得到较小的文档块，以便他们Embedding以后能够准确地反映出文档的含义...

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一、为什么要使用摘要索引？ 在处理大量文档时，如何快速准确地找到所需的信息，是一个常见的问题。摘要索引可以用来处理半结构化数据，如许多文档包含多种内容类型，包括文本和表格。文...

廷裕同学

LangChain中的RAG基于RAG的基本流程：1、加载文档2、文档分片3、向量化存储4、检索5、增强提示词6、请求大模型 源码

廷裕同学

RAG认知与项目实践 一、RAG - 检索增强生成 为什么需要RAG时效性大模型无法询问最新的时事，比如问LLM：“抗战胜利80周年阅兵展示了哪些武器？”知识覆盖度虽然大模型...

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一、Prompt的经典构成要素 角色 (让大模型充当什么角色) 角色设定、角色技能 要求 提出需求、细节描述 任务 满足需求/目标的任务或任务清单 示例 成功案例 / 失败...

廷裕同学

站点部署情况： 前端vue、后端接口API thinkphp6.1，采用宝塔面板部署，前端后端均强制使用https协议；前端站点配置反向代理访问api； 症状： 前端页面正常...