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RSS订阅原创 AI菜鸟向前飞 — LangGraph系列之一：深入浅出解读Graph（一）
介绍LangGraph的两个重要的基本要素：Node和Edge，并通过图文并茂的方式让读者更好地理解。
2024-09-11 22:25:03
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原创 AI菜鸟向前飞 — OpenAI Assistant API 原理以及核心结构（二）
本篇介绍如何在assistant定义并使用tool，并参考LangChain的tool来介绍，其中、需要注意在执行时有一个tool_choice参数，请大家留意哈。
2024-08-15 00:11:19
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原创 AI菜鸟向前飞 — OpenAI Assistant API 原理以及核心结构（一）
介绍OpenAI Assistant API 原理以及核心结构，并提醒大家在使用过程中需要注意到的内容，避免踩坑。
2024-08-09 15:20:48
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原创 LangChain实战技巧之六：一起玩转config（上篇）——ConfigurableField
这个是一种应用比较广泛的，消息历史相关的Runnable，可定义config传参变量，关于它的详细内容以后再给大家介绍...当然，可以直接用__fields__，这样就把整个dict（每个Field和含义内容都打印出来）基本上都是AgentExecutor简单的参数，“偷懒”就不挨个介绍，请各位看官自行实验： ）通常一些资料没告诉你的是，可以有哪些可配置的Field 这里我给大家介绍...授之以渔。细心的小伙伴会发现，上述的方式与这种方式 一毛一样。看看chain有哪些可config的field。
2024-06-22 23:04:36
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十七 - 剖析AgentExecutor
本篇从源代码角度深入浅出剖析AgentExecutor实现的机制，介绍了AgentStep、Agent Plan等内容，并做对比分析，结尾处补充介绍tool的另一个属性值return_direct的含义和作用。
2024-06-09 17:54:31
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原创 VSCode 1.90版本 升级需谨慎～（Python）
由于再次出现justMyCode的问题，请使用Python的小伙伴要谨慎将Visual Studio Code升级到1.90版本（两天前官方刚发布的），若已经升级的小伙伴，可以下载1.89版本进行“补救“
2024-06-08 00:49:00
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原创 LangChain实战技巧之五：让模型“自动生成”Prompt（提示词）的两种方式
介绍让模型自动生成prompt的两种方式：借助bind_tools和with_structured_output，可自行探索用这个可完成哪些更有趣的内容哈
2024-06-07 01:41:21
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十六 - Agent系列：从现象看机制（下篇）一款“无需传递中间步骤“的Agent
介绍另一款Agent在使用的时候，无需传intermediate_steps（中间步骤）参数，也不需要用到AgentExecutor，就能够完成整体的调用和结果的输出
2024-06-05 17:17:04
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原创 LangChain实战技巧之四：当模型（Model）不支持Tool/Function的解决办法
本篇介绍当Model不支持Tool/Function的解决办法，百度最近免费的几款模型，原生是不支持Tool/Function，通过提示词的办法可以解决让其“支持”它。
2024-06-01 21:50:31
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十五 - Agent系列：从现象看机制（中篇）一个Agent的“旅行”
本文以示例讲解Agent的基本架构：AgentAction、AgentFinish、Intermediate Steps以及agent scratchpad，并通过从源码抽丝剥茧的方式简述Agent运行全流程，希望对大家有帮助
2024-05-29 01:18:45
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原创 LangChain实战技巧之三：关于Tool的一点拓展
介绍了在使用bind_tools方法或实现Agent时，除了可以传递Function或BaseTool，还可以传递BaseModel等达到调用三方工具的目的，文章最后提到了与之相关的with_structured_output用途
2024-05-27 14:59:10
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十四 - Agent系列：从现象看机制（上篇）
正式进入LangChain一个重要模块Agent的技术讲解，从简单的使用到背后的底层初探实现方式，让你看到不一样的解读，希望对大家理解Agent有帮助
2024-05-26 02:01:23
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十三 - 关于Tool的必知必会
本文介绍LangChain的一个重要知识点Tool，以及它的三种实现方式，还有它是如何与大语言模型联动使用的
2024-05-21 19:48:47
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十二 - RAG（下篇）：Index和Retriever
本文主要介绍RAG中特别重要的Indexing索引，对三种索引模式none、incremental、full进行详细介绍并以代码示例的方式讲解，文末介绍了Retriever的三种基础用法，欢迎大家查阅
2024-05-20 23:54:36
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十一 - RAG（中篇）
这篇着重给大家介绍 从文档到向量存储的核心步骤和在整个过程的注意点，以及每个环节中的代码演示，希望对大家有所帮助
2024-05-19 23:19:16
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十 - RAG（上篇）
开篇给大家介绍向量相似度（向量距离）的概念和代码展示，着重给大家介绍RAG的概念和简单的应用场景，用代码示例给大家做演示，推荐了一个非常有用retriever：MultiQueryRetrieve
2024-05-18 17:18:47
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原创 LangChain实战技巧之二：RunnablePassthrough.assign的两则妙用
RunnablePassthrough.assign的两则妙用技巧，分别给大家演示了用在Agent和RAG的场景中，更多的等待大家自行发现： ）
2024-05-17 00:51:03
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之九 - RouterChain的四种实现方式
本篇给大家介绍LangChain的一种重要的Chain，路由链（RouterChain），并使用大家能看懂的四种实现方式给大家show下代码，希望大家喜欢，并顺便提到了阿里千问的大语言模型如何使用
2024-05-16 00:39:02
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原创 LangChain实战技巧之一：传递参数
本篇介绍LangChain传递参数的技巧：包含了对Prompt、LCEL和Chain传入单个值或多个值的情况，灵活使用invoke、itemgetter、bind函数来实现整个过程
2024-05-15 01:09:38
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之八 - 深入浅出LCEL与Chain(下篇)
本篇给大家介绍了LCEL另一重要Parallel并行处理逻辑，在开篇介绍了如何使用chain也编程runnable加入另一个chain以及这么做带来的好处同时也RunnablePassthrough
2024-05-14 00:34:44
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之七 - 深入浅出LCEL与Chain(中篇)
本篇Expression Language底层原理初探，亲手写了一下管道的基本实现，并通过一步步的实现分析，让大家更好的理解EL这种语法。在文章中的最后，使用一些常见的函数举例给大家说明一些用法
2024-05-14 00:30:06
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之六 - 深入浅出LCEL与Chain(上篇)
本篇介绍LangChain的EL（Expression Language）语法结构，并从代码和底层json schema的逻辑结构来分析每个可运行对象的过程和内容，并简单介绍了Chain...
2024-05-13 17:45:44
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翻译 LangChain v0.2 即将发布
在2024年1月8日，LangChain发布了LangChain v0.1.0，是一个里程碑的带来很重磅的LCEL LangChain 0.2 计划于 05 月 20 日这一周发布。
2024-05-13 17:41:56
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原创 AI菜鸟向前飞 — 本地部署大语言模型之Ollama（保姆级指北）
这里教大家如何在本地部署Ollama大语言模型，强烈建议大家使用Docker方式启动，这样你随时可，因为我听说Ollama的守护进程会一直占用你的机器资源
2024-05-13 17:37:53
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之五（输出解析器）
当前LangChain官网是十三种内置解析器，本篇给大家介绍几个LangChain中最常用的输出解析器
2024-05-13 17:35:41
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之四（有脑子无记性...）
前言 LLM默认是没有记忆功能的，如何让他能有“记性”呢，下面给大家介绍个新模块“Memory” 简介 记忆组件解决的两大问题 历史如何存储 历史如何查询 LangChain提供
2024-05-13 17:33:04
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之三（OpenAI和ChatOpenAI的区别）
本文主要介绍langchain框架中的OpenAI与ChatOpenAI区别和联系
2024-05-13 17:25:31
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之二
关于langchain_openai一些知识点 LangChain所封装的模型 大语言模型（LLM） 在LangChain的环境中，LLM特指文本补全模型（Text Completion Model）
2024-05-13 17:22:58
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原创 AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之一
本篇简单介绍如何使用LangChain写Prompt，接下来几篇都会给大家介绍下LangChain的用法
2024-05-13 17:21:49
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原创 AI菜鸟向前飞 — 属于你的AI机器人（无需编码篇）
这里我给大家介绍一款来自字节跳动的Coze（GPTs平替），配置一个属于你自己的AI机器人（bot）
2024-05-13 17:19:04
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原创 AI菜鸟向前飞 — 再谈Prompt
提示词工程（Prompt engineering）是设计和改进初始文本或输入(prompt)的过程，这些文本或输入被提供给像ChatGPT这样的语言模型以生成响应。
2024-05-13 17:17:47
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原创 AI菜鸟向前飞 — 一些AI术语和TA的朋友们
AI专业术语 LLM Large LanguageModel 即：大语言模型 Token的含义 在不同领域，它被赋予了不同的含义 在AI领域 它是指最小单位的“词元”，或者说单词的“片段”
2024-05-13 17:13:41
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原创 AI菜鸟向前飞 — 初探Prompt
Prompt构成要素 角色 给AI定义一个最匹配的角色，比如：你是一名测试工程师 指示 对任务进行描述 上下文 给出与任务相关的其他背景信息（尤其在多轮交互中）
2024-05-13 17:11:35
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原创 AI菜鸟向前飞 — LLM简介
本篇所出现的术语 LLM（Large Language Model）大语言模型，也称“大模型” Prompt（提示词）目前新出一个岗位叫“Prompt Engineer”
2024-05-13 17:07:53
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原创 AI菜鸟向前飞 — 基础知识篇
主要介绍最最基础的知识，在这个基础上有现在比较流行的GPT、Llama、Gemini等一系列大模型的出现，打好基础才能更理解上面是如何运作以及实现的过程。
2024-05-13 17:04:16
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