LangChain的核心优势在于其能够轻松构建自定义链，这些链通常是线性的，类似于有向无环图（DAG），每个步骤都严格按顺序执行，每个任务只有一个输出和一个后续任务，形成一个没有循环的线性流程。_langchain...
目前只定义了一个最基础的@propertydef_call(self,)->str:pd=prompt.find(\"吗\")return\"哦.\"print(llm)llm(\"你好吗\")_la...
本文我们主要学习了利用LangChain进行网络文档+RAG的使用，重点看了LangChain中的封装和实现原理。里面虽然使用的Google搜索，在国内有诸多限制，但是里面的实现思路是值得借鉴的：（1）找到...
非源码部署！！！！未用docker，用的conda虚拟环境，部署Langchain-chatchat-v0.3+Xinference+qwen-chat1.5-72B_xinferencelocalllm...
0前言LangChain4j提供了用于以下功能的SpringBoot启动器：常用集成声明式AI服务1常用集成的SpringBootstartersSpringBoot启动器帮助通过属性创建和配置语言模型、嵌入模型、嵌入存储...
本文描述了底层的大语言模型（LLM）API。高级的LLMAPI参见AI服务。1LLMAPI的类型1.1LanguageModel非常简单—，接受一个String作为输入，并返回一个String作为输出。该API现正逐渐被聊天API（第二种API...
LLM的知识仅限于其训练数据。如希望使LLM了解特定领域的知识或专有数据，可：使用本节介绍的RAG使用你的数据对LLM进行微调结合使用RAG和微调1啥是RAG？RAG是一种在将提示词发送给LLM之前，从你的数据中找到并注入相...
一些LLM除了生成文本，还可触发操作。所有支持tools的LLMs可在此处找到（参见“Tools”栏）。有一个被称为“工具（tools）”或“函数调用（functioncalling）”的概念。它允许LLM在必要时调用一或多个由开发者定义的工具。工具可以...
LangChain4j的目标是简化将大语言模型（LLM）集成到Java应用程序中的过程。1实现方式1.1标准化APILLM提供商（如OpenAI或GoogleVertexAI）和向量嵌入存储（如Pinecone或Milvus...
LangChain的代理（Agents）模块允许开发者使用语言模型作为推理引擎，以动态确定执行的一系列动作，而不是硬编码这些动作。_langcahin上关于agent的流程图...