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RSS订阅原创 大模型的记忆机制如何实现：通过Memory记住上次的对话细节
好的，今天我给你介绍了一种对话链和四种类型的对话记忆机制，那么我们可以通过一个表格对这四种类型的记忆做一个整体比较。四种记忆机制的比较如下：还有一个示意图，体现出了当对话轮次逐渐增加时，各种记忆机制对Token的消耗数量。意图向我们表达的是：有些记忆机制，比如说ConversationSummaryBufferMemory和ConversationSummaryMemory，在对话轮次较少的时候可能会浪费一些Token，但是多轮对话过后，Token的节省就逐渐体现出来了。
2024-11-19 14:58:08
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原创 AIGC技术深度剖析：创新路径与核心挑战
AIGC作为人工智能领域的一个重要分支，正以其独特的魅力改变着内容创作的格局。通过不断探索和创新，AIGC将在未来发挥更加重要的作用。然而，我们也应清醒地认识到AIGC面临的挑战和问题，并积极寻求解决方案。只有这样，才能确保AIGC技术的可持续发展和广泛应用。
2024-11-15 17:58:57
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原创 langchain使用OpenAI API还是微调开源模型？
假设你就是想训练属于自己的模型。而且出于商业秘密的原因，不想开源它，不想上传到HuggingFace，就是要在本机运行模型。此时应该如何利用LangChain的功能？我们可以创建一个LLM的衍生类，自己定义模型。而LLM这个基类，则位于langchain.llms.base中，通过from langchain.llms.base import LLM语句导入。_call方法：用于接收输入字符串并返回响应字符串。_identifying_params方法：用于帮助打印此类的属性。# 导入需要的库。
2024-11-15 10:06:57
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原创 Playwright使用指南：轻松实现Web自动化测试及其与其他工具的对比
Playwright是微软开发的一款开源自动化测试工具，支持多种编程语言和浏览器。它利用浏览器的自动化能力，可以模拟用户的真实操作，如点击、输入、导航等，从而实现对Web应用的全面测试。Playwright作为一款功能强大的自动化测试工具，为现代Web应用提供了端到端的测试解决方案。通过本文的介绍，您已经了解了如何安装Playwright、编写测试脚本、运行测试脚本以及使用Playwright的高级功能。同时，本文还将Playwright与其他自动化测试工具进行了对比，以帮助您更好地理解和选择。
2024-11-15 09:51:44
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原创 langchain模型I/O：输入提示、调用模型、解析输出
模型，位于LangChain框架的最底层，它是基于语言模型构建的应用的，因为所谓LangChain应用开发，就是以LangChain作为框架，通过API调用大模型来解决具体问题的过程。可以说，整个LangChain框架的逻辑都是由LLM这个发动机来驱动的。没有模型，LangChain这个框架也就失去了它存在的意义。
2024-11-13 16:10:09
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原创 用LangChain快速构建“迅捷绿植”内部员工知识库问答系统
首先，让我们来全面了解一下这个项目。项目名称：我们称之为“迅捷绿植”内部员工知识库问答系统。项目背景：“迅捷绿植”是一个大型的在线绿植销售平台，它拥有自己的业务流程、规范以及针对员工的标准操作程序（SOP）手册。新员工在入职培训时会接收到这些信息，但这些信息往往分散在内部网站和人力资源（HR）部门的各个目录中，查询起来很不方便。有时，由于文档过于冗长，员工难以快速找到所需内容；有时，公司政策已经更新，但员工手中的文档还是旧版本。基于这些需求，我们将开发一个基于内部知识手册的“Doc-QA”系统。
2024-11-12 16:12:24
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原创 LangChain系统安装和快速入门
LangChain的基本安装特别简单。这是安装 LangChain 的最低要求。这里我要提醒你一点，LangChain 要与各种模型、数据存储库集成，比如说最重要的OpenAI的API接口，比如说开源大模型库HuggingFace Hub，再比如说对各种向量数据库的支持。默认情况下，是没有同时安装所需的依赖项。也就是说，当你之后，可能还需要（一种向量数据库）……用下面两种方法，我们就可以在安装 LangChain 的方法时，引入大多数的依赖项。
2024-11-08 17:51:31
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空空如也
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