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RSS订阅原创 **掌握LLM提示工程：无需工具调用，轻松实现数据提取**
如果需要，可以自定义解析器以满足特殊需求。import re)```"try:str通过合理的提示设计和解析工具，LLMs可以生成结构化的数据输出，而无需依赖复杂的工具调用特性。对提示工程的深入理解可以帮助您更好地利用LLMs。
2024-12-12 14:19:03
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原创 探索Jina Embeddings：如何在LangChain中实现强大文本嵌入
使用Jina Embeddings结合LangChain，可以高效地处理文本嵌入任务。这为开发AI驱动的应用程序提供了强大的工具支持。Jina AI 文档LangChain 官方文档Jina Embeddings 详细示例和notebook。
2024-12-12 12:12:10
279
原创 [掌握HTML到文本转换：使用Python的html2text库轻松转换HTML内容]
通过html2text库，开发者能够轻松地将HTML内容转换为文本格式，助力文本分析和数据处理。Python官方文档Markdown语法指南。
2024-12-12 11:55:41
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原创 解锁人工智能的潜力：深入探索Baichuan API的强大功能
Baichuan提供了一套强大而灵活的API，支持开发者在多种应用场景中部署AI解决方案。通过本文的介绍和示例代码，您应该能够更轻松地开始使用这些工具。Baichuan API官方文档Langchain官方文档人工智能领域的相关研究论文和书籍。
2024-12-12 09:15:58
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原创 打造更智能的企业：使用Arcee构建安全可扩展的语言模型
Arcee是一种能够支持小型语言模型（SLMs）定制化和安全集成的框架，非常适合企业在特定领域中应用。SLMs具有小型化、专用化、安全性和可扩展性，是企业应用AI的理想选择。Arcee为企业提供了一种强大的工具，用于构建满足其特定需求的小型语言模型。在集成和应用这些模型时，关注API的访问稳定性和安全性是必要的。
2024-12-12 08:33:57
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原创 使用Vertex AI与LangChain制作Chuck Norris笑话生成器
通过结合Vertex AI和LangChain，我们可以快速创建出有趣而强大的应用程序，这不仅展示了AI的力量，也为日常娱乐增添了趣味。
2024-12-12 07:19:11
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原创 使用LLM与Elasticsearch互动：如何使用Elasticsearch Query Generator
通过，您可以利用LLM的强大能力来与Elasticsearch数据库进行更自然的交互。Elastic官方文档LangChain GitHub仓库。
2024-12-12 04:27:31
375
原创 在本地运行大型语言模型：探索Ollama的便捷与强大
Ollama为本地运行大型语言模型提供了一种高效且简化的方式，通过其包管理和灵活的API接口，使得开发者能够更轻松地使用和定制这些模型。欲了解更多信息和示例代码，您可以查看Ollama的官方文档。
2024-12-12 03:16:41
353
原创 [掌握API的艺术：轻松集成AI服务并提升访问稳定性]
理解和正确使用API是现代软件开发中的关键技能。通过选择合适的API服务并结合使用代理服务，可以显著提高API访问的稳定性和性能。API设计和开发指南Python Requests库文档。
2024-12-12 02:35:51
214
原创 借助 Langchain 实现 Amazon AWS 的强大集成
通过本文，我们了解了如何使用 Langchain 来集成 Amazon AWS 的多个服务。Amazon AWS 官方文档Langchain GitHub 仓库。
2024-12-12 01:13:23
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原创 【提升应用安全性：LangChain集成与安全最佳实践】
通过结合精细的权限管理、预测潜在误用和实施多层次的安全策略，可以大大提升应用程序的安全性。OWASP十大安全漏洞Docker安全实践网络API安全。
2024-12-12 00:55:44
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原创 提升AI工具使用效率：通过Few-Shot Prompting实现准确操作
Few-Shot Prompting是一种机器学习技术，它允许模型通过少量示例来进行更复杂的任务推理。通过示例示范如何执行任务，模型可以更加准确地应用工具，并遵循预期的操作顺序。我们首先定义两个简单的数学工具：加法和乘法。然后，我们将通过LangChain库绑定这些工具到OpenAI的语言模型。@tool@toolFew-Shot Prompting是使AI模型更好地使用工具的强大方法。通过示例，模型可以改善操作顺序和准确性。LangChain官方文档OpenAI GPT-3 API指南。
2024-12-12 00:00:42
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原创 探索 AI 模型响应的元数据：如何解析和活用
响应元数据是关于生成过程的附加信息，包括令牌使用情况、模型标识、完成原因等。这些数据通常用于分析和改进模型性能以及监控服务使用情况。解析AI响应元数据是一项有价值的技能，它不仅帮助我们理解和优化我们的应用程序，也提供了提升模型交互质量的可能性。OpenAI API 文档Anthropic 文档Google Vertex AI 文档。
2024-12-11 22:29:16
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原创 利用LangChain缓存提高效率：如何为大型语言模型(LLM)实现响应缓存
缓存是提高LLM应用效率的重要工具。通过合理配置内存缓存或SQLite缓存，可以显著提升应用性能并减少成本。
2024-12-11 21:22:04
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原创 通过检索评分提升结果：LangChain文档检索器的进阶用法
为了从向量存储中获取评分，我们将包装底层的方法，并将评分信息添加到文档的元数据中。@chain为文档检索器添加检索评分可以极大地增强结果的可解释性和实用性。开发者可以通过阅读以下资源，深入了解LangChain和向量存储的应用。
2024-12-11 19:27:05
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原创 使用多个检索器进行查询分析的实用指南
本文介绍了如何处理多个检索器在查询分析中的使用场景。通过这些技术，您可以在不同数据源之间路由查询，获得更高效的检索结果。进一步的学习可以参考和。
2024-12-11 18:09:28
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原创 探秘工具调用：提升LLM功能和响应的利器
工具调用允许模型通过调用工具或函数来响应用户的查询，而这些工具是开发者预定义的。通过这种方式，模型生成的是工具的调用参数，而工具的执行则由用户来决定。多个领先的LLM供应商，如Anthropic、OpenAI和Google等，都已经集成了工具调用功能，能在请求中包含可用工具及其模式，并在响应中生成这些工具的调用。为了实现工具调用，我们需要先定义工具。可以通过Python的装饰器或Pydantic来定义工具的模式。@tool@tool。
2024-12-11 16:56:22
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原创 如何有效处理长文本进行信息提取
按照信息提取教程，我们将使用Pydantic定义我们希望提取的信息的模式。这里，我们将提取包含年份和描述的“重要发展”列表。"""汽车历史发展中的信息。"""year: int = Field(..., description="历史性发展的年份。")description: str = Field(..., description="该年份发生了什么？何为发展？")evidence: str = Field(..., description="逐字重复从中提取年份和描述信息的句子")
2024-12-10 21:49:58
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原创 轻松加载Microsoft Office文件：Azure AI Document Intelligence的强大工具
Azure AI Document Intelligence（前称Azure Form Recognizer）是一个基于机器学习的服务，可从数字或扫描的PDF、图像、Office及HTML文件中提取文本（包括手写）、表格、文档结构（如标题、章节标题等）和键值对。该服务支持的文件格式包括PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOCX、XLSX、PPTX和HTML。它能按页加载内容并将其转化为LangChain文档，默认为Markdown格式，方便进一步的语义分块处理。
2024-12-10 21:13:31
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原创 用上下文压缩提升信息检索效率：深入解析和实战指南
上下文压缩不仅包括压缩单个文档的内容，还涉及过滤掉整体不相关的文档。在执行检索时，先用基础检索器获取初步结果，然后通过文档压缩器根据查询上下文对结果进行压缩。通过实施上下文压缩技术，可以在信息检索中提高效率和响应质量。希望本文示例和见解能帮助您更好地实现这一技术。
2024-12-10 20:29:39
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原创 利用LangChain进行文本分类的最佳实践
文本分类涉及多个组件，其中最重要的是函数和模式。函数用于指定模型如何标记文档，而模式定义了我们希望如何标记文档。# 定义标签提取的提示模板"""Passage:{input}"""# 初始化语言模型通过LangChain和OpenAI工具，我们可以有效地进行文本分类。本文提供了一个简单的入门示例以及如何解决常见问题的方法。
2024-12-10 17:39:58
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原创 深入探索TigerGraph和LangChain：轻松构建高效图数据库应用
TigerGraph是一种强大的图数据库，旨在处理涉及大量数据和复杂关系的计算任务。通过将数据存储为图中的顶点和边，TigerGraph能够快速执行复杂的查询操作，这在传统的关系型数据库中可能需要很长时间。TigerGraph与LangChain的结合为开发者提供了强大的工具来处理复杂的数据关系和智能响应能力。TigerGraph 官方文档。
2024-12-09 16:36:30
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原创 [使用Redis进行高效Key-Value存储：从入门到精通]
Redis提供了一种高效、简便的方式进行数据存储和检索。通过本文中的RedisStore实例，你可以快速上手使用Redis。进一步学习建议阅读Redis的官方文档以及深入了解LangChain中的数据存储功能。
2024-12-09 15:30:09
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原创 探索Oracle AI Vector Search生成摘要的强大功能
Oracle AI Vector Search提供了一个用于文档摘要的Langchain库，它支持数据库、OCIGENAI、HuggingFace等多个摘要提供者。用户可以根据需求选择合适的提供者。注意：如果使用Oracle以外的第三方摘要生成提供者，可能需要设置API代理服务以提高访问稳定性。# 配置总结参数"provider": "database", # 使用默认的'database'提供者# 获取总结实例, 如果不需要代理可移除proxy参数。
2024-12-09 12:46:49
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原创 让你的应用更高效：利用SurrealDB实现现代数据库需求
SurrealDB是一个端到端的云原生数据库，旨在简化现代应用的开发。它不仅扮演数据库的角色，还提供API后端服务，支持实时协作。这使得开发者能够快速构建安全且高性能的应用程序。SurrealDB简化了应用的数据库和API架构，显著加快了开发进程。尽管在使用中可能会遇到网络限制和异步编程的挑战，但通过结合正确的工具，我们可以轻松应对这些问题。
2024-12-09 04:10:20
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原创 探秘火山引擎：如何使用Volcano Embeddings进行文档嵌入
Volcano Embeddings为文本嵌入提供了便捷且高效的解决方案。在使用过程中，注意网络稳定性和API配置，可以确保更好的使用体验。嵌入模型概念指南嵌入模型操作指南。
2024-12-08 12:38:40
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原创 [轻松掌握YandexGPT和Langchain的整合应用]
YandexGPT与Langchain的结合，能极大地提升自然语言处理任务的效率和效果。YandexGPT 官方文档Langchain概念指南Langchain实践指南。
2024-12-08 06:25:43
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原创 [解锁Predibase的强大功能：Langchain结合Predibase模型使用指南]
结合Langchain和Predibase，您可以快速构建强大且灵活的机器学习应用。通过使用API代理服务，可以确保在不同网络环境下的高效访问。建议进一步阅读Langchain的LLM概念指南和LLM操作指南以深入了解更多细节。
2024-12-08 04:34:33
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原创 探索OCI数据科学模型部署端点的强大功能
本篇文章提供了在OCI数据科学平台上使用大型语言模型的初步介绍和代码示例。通过这些内容，您应该能够在部署模型后利用强大的OCI数据科学功能进行大规模机器学习推理。OCI Data Science 文档Oracle GitHub 样本库。
2024-12-08 03:40:51
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原创 探索 Llama.cpp：在 LangChain 中运行 Llama-Cpp-Python 的指南
本文介绍了如何在 LangChain 中使用进行模型推理。若有任何问题，建议查阅Llama-Cpp-Python 官方文档和LangChain 文档。
2024-12-08 02:46:05
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原创 探索ChatGLM系列：从 ChatGLM-6B 到 ChatGLM3-6B
ChatGLM-6B: 作为一个双语（中英）语言模型，拥有6.2亿参数。通过量化技术，它能在消费级显卡上进行本地部署。: 第二代模型，在保留初代模型优点的基础上，提升了性能、扩展了上下文长度和推理效率。: 最新一代，由智谱AI与清华大学知识工程组联合发布，进一步优化了对话生成能力。ChatGLM系列模型在多语言对话生成方面展示了卓越的性能，适合部署在资源有限的本地硬件上。ChatGLM官方文档LangChain使用指南GLM学术论文。
2024-12-08 00:20:59
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原创 [使用LangChain和Banana创建强大的AI模型集成]
通过将LangChain与Banana结合，开发者能够轻松构建强大的AI应用。LangChain的概念指南Banana API文档。
2024-12-07 23:55:36
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原创 解锁Azure OpenAI的潜能：从零开始使用LangChain与Azure OpenAI集成
在这篇文章中，我们学习了如何配置和使用LangChain与Azure OpenAI进行集成。Azure OpenAI官方文档LangChain在Azure中的应用指南Azure Active Directory认证流程。
2024-12-07 16:47:49
751
原创 从YouTube视频到聊天应用：用Python轻松构建QA工具
通过本文，我们了解了如何从YouTube视频提取文本并构建聊天应用。LangChain文档OpenAI Whisper API参考。
2024-12-07 15:50:35
175
原创 [AWS Lambda：通过无服务器架构简化应用程序开发的革命性工具]
AWS Lambda为开发者提供了一种高效且经济的服务器管理解决方案。在这篇文章中，我们探索了如何配置和运行Lambda函数，并提供了相关的代码示例和解决方案。对于想要深入了解AWS Lambda的开发者，建议查阅AWS官方文档以及相关的社区资源。
2024-12-07 10:32:34
401
原创 探索Anthropic LLM与LangChain的完美结合：释放AI的潜力
LangChain是一个去中心化的区块链网络，它利用AI和机器学习来提供语言翻译服务。Anthropic LLM是其中的一个重要组件，旨在通过强大的语言模型来处理文本完成功能。结合使用LangChain和Anthropic LLM可以帮助开发者快速实现复杂的语言处理任务。LangChain官方文档Anthropic API参考相关LLM理念指南。
2024-12-07 09:23:29
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原创 [用LangChain轻松集成Writer LLM：完整安装和实现指南]
本文介绍了在LangChain中集成Writer LLM的基本步骤。掌握这些技能后，您可以在更多场景中应用这项技术，例如内容生成、用户交互和自然语言处理等。Writer官方文档。
2024-12-07 08:37:16
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原创 探索VDMS：有效存储与检索大规模视觉数据的新方案
VDMS是一个强大的存储方案，专为处理和检索大规模视觉数据而设计。它通过存储视觉元数据并利用机器学习增强视觉数据的访问速度和效率。VDMS提供了一种高效、灵活的视觉数据管理方案，尤其在大规模数据处理时具有显著优势。VDMS官方文档LangChain社区资源。
2024-12-07 07:31:35
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原创 探索TrelloLoader：轻松加载Trello卡片的实用指南
TrelloLoader是一个方便的文档加载器，它能够从指定的Trello看板中提取卡片信息。你需要提供API凭证以便访问Trello的数据。TrelloLoader为开发者提供了一种简单有效的方式来加载Trello看板上的卡片信息，极大地提高了项目管理的自动化程度。Trello 官方 API 文档py-trello GitHub 仓库BeautifulSoup 文档。
2024-12-07 06:44:35
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原创 [深入探索Tair：构建高效的云原生内存数据库服务]
Tair作为阿里云提供的高效内存数据库服务，具有强大的性能和灵活的存储选项。通过学习其安装、配置和使用方法，您可以为现代应用程序开发打造一个强大的后端数据库支持。Tair官方文档Redis与Tair对比阿里云快速入门指南。
2024-12-07 06:02:38
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