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古希腊掌管学习的神
这个作者很懒，什么都没留下…
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[langchain教程]langchain04——用langchain构建对话式RAG
对话式 RAG之所以必要，是因为它能显著提升对话系统的性能和用户体验。在对话场景中，用户的问题往往具有连贯性和上下文依赖性，对话式 RAG 通过结合检索和生成技术，使得模型能够有效地利用外部信息源。这不仅提高了回答的准确性和相关性，还增强了对话的连贯性和一致性，从而为用户提供足够的背景信息，以便更好地理解和回应后续的提问。原创 2025-04-22 12:00:52 · 839 阅读 · 0 评论 -
[langchain教程]langchain03——用langchain构建RAG应用
用langchain构建RAG应用，将所有内容整合到一个链中，该链接受一个问题，检索相关文档，构建提示，将其传递给模型，并解析输出。原创 2025-04-21 21:25:01 · 929 阅读 · 0 评论 -
[langchain教程]langchain02——用langchain构建聊天机器人
单独使用语言模型存在一个问题：没有将之前的对话轮次作为上下文，因此无法回答涉及上下文的问题。为了解决这个问题，我们需要将整个对话历史传递给模型。原创 2025-03-27 16:23:57 · 988 阅读 · 0 评论 -
[langchain教程]langchain01——用langchain调用大模型
LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLMs）的应用程序开发。通过模块化组件和链式结构将语言模型与外部数据源、工具和任务流程集成，构建复杂且功能强大的应用程序。原创 2025-03-27 10:47:43 · 1495 阅读 · 0 评论