本文介绍了LangChain4J，一款基于Java的高效、灵活的AI大模型应用框架，它通过模块化设计、扩展性、性能优化和易用性等特点，正在推动AI应用的新纪元。...

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上述代码对于理解RAG系统中检索器部分的行为非常有用，它允许开发者或用户查看对于特定查询，系统究竟检索到了哪些文档，以及这些文档的具体内容和来源。由于这是一个自动化测试，查询的答案质量将取决于RAG系统中检索...

浏览 96 次 标签： （22-3-02）基于RAG的法律法规解析系统（Llama3+Langchain+ChromaDB）：构建欧盟人工智能法案问题的RAG(2)   

Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答|Langchain-Chatchat(formerlyla...

浏览 72 次 标签： Langchain-Chatchat-Ubuntu服务器本地安装部署笔记   

文章探讨了人工智能代理(AIAgent)的概念，强调了大模型作为其核心大脑，以及LangChain作为构建平台的作用。AIAgent区别于传统AI，能独立思考和执行任务，包括感知环境、决策和使用工具。文章还介绍了...

浏览 81 次 标签： 大模型、AI-Agent、langchain之间的关系   

1.安装和引入openai库2.创建OpenAi对象3.调用openai的内置方法，输入消息和模型选择4.没有梯子国内也可实现openai访问5.使用免费模型的方法_2024最全最细lanchain教程...

浏览 78 次 标签： 【2024最全最细Langchain教程-1 】调用openai实现人工智能时代的hello_world   

本文利用LangChain实现了一个完整的问答RAG应用。其中RAG中的数据源采用加载网页数据的形式获取，而不是采用之前实践中传统的本地知识库（加载本地PDF文件）的方式。然后我们还在RAG的返回中增加了参考...

浏览 88 次 标签： 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4：再战RAG问答    提取在线网页数据    并返回生成答案的来源   

GithubJava版langchain,利用LLMs的力量增强你的java应用程序。该项目的目标是简化AI/LLM功能到Java应用程序的集成。一个简单且连贯的抽象层，旨在确保您的代码不依赖于具体实现...

浏览 70 次 标签： 从零开发短视频电商 Java开发者的AI大模型（LLM）应用开发和设计-LangChain4j   

0前言在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。Agent记...

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【代码】大模型实战-【Langchain4J中UsingAIServicesinSpringBootApplication②】_springboot整合langchain4j...

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pipinstall--upgradelangchain==0.0.279-ihttps://pypi.org/simple1创建一个LLM自有算力平台+开源大模型（需要有庞大的GPU资源）企业自己训练数据第三方大模型API（ope...

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