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RSS订阅原创 LangChain学习笔记：五、向量存储及链、代理、工具组装的实践
为什么突然就说到了向量数据库呢？向量数据库对于我们对接AI来说有什么用呢？从个人目前所做的事情来看，简单地说，就是可以解决AI接收Token数有限的问题，提前从海量知识库中提取问题关联的知识，针对性地提供Prompt给AI。比方说，你有一本唐诗三百首，你希望AI随时帮你解答某个诗句的出处，但是4000到40000个Token数显然装不下你这整本书，那怎么办呢？
2023-12-28 10:37:54
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原创 LangChain学习笔记：四、代理Agent和工具Tools的使用
代理（Agents)过程中我需要使用其他功能而不是AI来作为链中的一环（例如数据库操作、计算器）怎么办如果我的链是需要判断逻辑，依据当前情况来决定下一步的话怎么办？为了尝试一下代理Agent的选择功能，这里自定义一个新工具，看是否会自动选择# 简单定义函数作为一个工具"age": 18,},"age": 16,},# 自定义工具字典tools = (# 这个就是上面的llm-math工具Tool(),# 自定义的信息查询工具，声明要接收用户名字，并会给出用户信息Tool(
2023-10-25 17:09:32
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原创 LangChain学习笔记：三、链Chain的使用
链（Chains)做一件事需要很多个步骤，而每一个步骤都是问题处理流程上的节点。将这些节点串联或并联起来就形成了解决问题的“链”。对于简单问题，通常一个节点即可完成，而一旦涉及到复杂问题处理，则需要连接各种各样的链了。
2023-10-25 11:34:30
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原创 LangChain学习笔记：二、提示工程Prompts（模板Template）的使用
提示工程（Prompts)编程模型的新方式是通过提示进行的。你期望AI回答物理问题时，会先和AI约定说”你现在是一个物理学教授“；你不希望AI自由发挥无中生有，你会在问题最后补上一句”如果你不知道，就说不知道，不要创造答案“（If you don’t know the answer, just say that you don’t know, don’t try to make up an answer）而这些成规律的对话内容就形成了所谓对话的”模板“。
2023-10-25 10:54:02
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空空如也
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