本文介绍了如何通过LangChain搭建RetrievalAugmentedGeneration(RAG)应用，包括大模型开发范式、解决大模型局限的方法、向量数据库构建、知识库助手开发以及WebDemo的部署，旨在提供动手实践的教程和实例。
ch3-基于InternLM大模型和LangChain搭建自己的知识库
主要内容
视频网址：https://www.bilibili.com/video/BV1sT4y1p71V/?vd_source=b96c7e6e6d1a48e73edafa36a36f1697
本节课内容主要是通过LanChain搭建了一个RAG大模型应用，课程目录如下：
大模型开发范式
LLM三大局限：
针对大模型的局限性，目前有两种核心的大模型开发范式：
- Retrieval Augmented Generation (RAG)：检索增强生成
- Finetune
基于LangChain搭建RAG应用
构建向量数据库
搭建知识库助手
Web Demo部署
动手实践环节
详见下期博客作业完成情况~
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
