【ChatGPT】在20分钟内使用 LangChain + Ray构建自托管问答服务

本文是LangChain系列博客的第3部分,介绍如何在20分钟内构建一个基于LLM的问答服务。通过结合搜索引擎的事实信息和LLM的能力,解决了LLM的无知和幻觉问题。文章详细介绍了从提示模板设置到问答服务的实施步骤,利用Ray和LangChain的强大力量。最后,文章提供了项目源代码链接和后续优化方向。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

This is part 3 of a blog series. In this blog, we’ll show you how to build an LLM question and answering service. In future parts, we will optimize the code and measure performance: cost, latency and throughput.
这是博客系列的第 3 部分。在本博客中,我们将向您展示如何构建LLM问答服务。在以后的部分中,我们将优化代码并测量性能:成本、延迟和吞吐量。

目录

Step 1: The Prompt Template 第 1 步:提示模板

Step 2: Setting up the embeddings and the LLM第 2 步:设置嵌入和 LLM

Step 3: Respond to questions 第 3 步:回答问题

Step 4: Go! 第 4 步:开始!

Conclusion

Next Steps


This blog post builds on Part 1 of our LangChain series, where we built a semantic search service in about 100 lines. Still, search is so … 2022. What if we wanted to build a question

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