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RSS订阅原创 使用Vectara Chat构建智能AI助手的实践指南
Vectara的RAG-as-a-service服务为开发者提供了一套易于使用的API，用于实现文本提取、ML文本分块、BoomeRang嵌入模型以及内部矢量数据库等功能。这些功能支持查询服务自动编码查询、检索相关文本段，并生成基于检索文档的总结。这种服务使得复杂的文本处理和生成任务变得简单、高效。
2025-07-11 13:08:11
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原创 使用PGVector进行向量相似性搜索——集成Postgres与AI检索
传统的数据库搜索通常是基于精确匹配的，而随着自然语言处理和机器学习技术的进步，向量相似性搜索能够更智能地理解和匹配相似内容。PGVector是一个为Postgres打造的插件，帮助您在数据库中进行高效的向量相似性搜索。
2025-07-11 11:59:58
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原创 深入了解DeepEval：从单元测试到集成测试快速迭代你的LLM模型
随着大型语言模型(LLMs)在各种应用中的广泛使用，如何高效且准确地评估这些模型的性能成为了一个重要问题。DeepEval作为Confident开发的一个工具包，旨在通过单元测试和集成测试帮助开发者构建更健壮的LLM。本文介绍如何使用DeepEval进行性能测试，如何定义自定义指标并记录到仪表板，以及如何生成合成数据。
2025-07-10 15:17:56
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原创 使用SQLAlchemy与LangChain实现聊天历史管理
SQL（结构化查询语言）是用于管理关系数据库管理系统（RDBMS）中的数据的领域专用语言。SQL特别适用于处理结构化数据，其通过实体和变量之间的关系进行数据管理。为了使SQL更强大和灵活，Python社区开发了SQLAlchemy，一个开源的SQL工具包和对象关系映射（ORM）工具。它为Python开发者提供了与数据库交互的简便途径。
2025-07-10 15:13:04
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原创 使用Rockset存储聊天消息历史记录
Rockset构建了一个融合索引（Converged Index™），能够高效存储向量嵌入，让它在处理各种数据类型时都能保持性能优势。由于其对无模式数据的支持，我们可以灵活地使用SQL进行复杂的查询。对于聊天应用而言，这意味着我们可以轻松地存储和查询用户的消息历史，并实现智能化的数据分析。
2025-07-10 15:10:53
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原创 如何在LangChain中集成Stack Exchange API
Stack Exchange API提供了访问其网络中各个站点数据的接口。通过API，开发者可以查询问题和答案，帮助用户在程序中实现自动化的信息检索能力。LangChain是一个强大的工具包，可以将这种API整合到语言模型中，从而增强模型的输入和输出能力。
2025-07-10 10:28:35
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原创 利用RequestsToolkit实现自动化API请求代理
这种代理技术适用于自动化数据提取、动态API交互、智能问答系统等场景。特别是在需要人工智能模型参与决策的应用中，能显著提高效率。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
2025-07-10 10:25:09
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原创 使用OpenWeatherMap API获取天气信息
这些方法可以用于多种应用场景，例如创建天气预报应用、智能助手、天气提醒系统等。在集成到更复杂的系统时，langchain框架能够支持多步骤的复杂对话和数据处理。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
2025-07-10 10:21:16
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原创 利用CogniSwitch和Langchain构建高效的知识检索应用
CogniSwitch提供了一套完善的解决方案，专注于知识的消费、组织和检索。通过使用Langchain和CogniSwitch的组合，我们可以解决选择合适的存储和检索格式时的决策压力，并避免生成响应时的稳定性和幻觉问题。
2025-07-09 15:15:18
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原创 使用 Cassandra Database Toolkit 在生成式 AI 中集成数据
Apache Cassandra 是一个流行的分布式数据库管理系统，特别适合处理大规模数据。随着生成式 AI 的发展，如何高效、安全地从数据库中获取数据成为一大挑战。Cassandra Database Toolkit 提供了一整套工具，专为使 AI 工程师能轻松地访问和处理 Cassandra 数据库中的数据而设计。其主要特点包括快速数据访问、模式自省和与各种 Cassandra 部署方案的兼容性。
2025-07-09 15:13:52
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原创 使用Outline Platform进行文档检索与问答
Outline支持文档的创建与管理，是团队知识管理的有力工具。通过使用API，我们可以将Outline中的文档集成到不同的应用中。langchain是一个用于应用开发的框架，它能够帮助我们通过语言模型与Outline中的内容进行互动。
2025-07-09 15:03:02
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原创 使用Zep进行长久记忆与文档嵌入的实战指南
Zep是一种为AI助理应用增强记忆能力的服务。其核心功能包括自动嵌入文档、支持异步接口、减少幻觉与提升响应效率。通过Zep，你可以让AI助理有能力回忆过往对话，从而提供更个性化的体验。
2025-07-02 16:30:41
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原创 使用RankLLM进行智能检索与重排序
RankLLM重排序器适用于需要对大规模文本进行精确信息检索的场景，如新闻聚合、法律文本检索和客户服务自动化系统等。这些工具能够有效减少用户查找信息的时间，并提高信息检索的准确性。在使用RankLLM进行信息重排序时，建议结合具体应用场景进行模型微调，以提升模型的效果。此外，对检索结果进行人工校验也有助于提高最终结果的质量。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
2025-07-02 09:45:51
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原创 使用UnstructuredTSVLoader解析TSV文件并生成HTML
此代码实例展示了如何使用，并通过参数获取 HTML 格式的数据。HTML 格式使得数据更易于阅读和展示。
2025-07-02 09:36:23
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原创 使用Gradient Embeddings与Langchain实现嵌入式查询
Langchain是一个用于构建语言模型应用的工具库。Gradient提供了强大的嵌入功能，支持各种NLP任务如相似度计算、分类等。通过结合Gradient的Embedding功能，开发者可以轻松实现复杂的NLP任务。
2025-07-01 16:04:37
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原创 使用百度千帆平台进行语言嵌入的实战指南
嵌入模型广泛应用于自然语言处理（NLP）、推荐系统、信息检索等领域。在这些场景中，文本嵌入是将自然语言文本转化为计算机可处理的格式的关键步骤。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
2025-07-01 16:00:41
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原创 使用LangChain与Anthropic模型进行交互
Anthropic的Claude模型是一种强大的文本生成模型，具备优秀的自然语言理解和生成能力。该模型适用于许多应用场景，包括但不限于对话系统、内容创建和信息检索。为了简化开发者与这些复杂模型之间的交互，LangChain提供了一个接口，使得与Anthropic模型的集成更加顺畅。
2025-07-01 14:05:23
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原创 在LangChain中使用SearchApi进行实时搜索
在自然语言处理和知识问答系统中，实时获取准确的搜索结果是至关重要的。SearchApi 是一种实时搜索引擎结果页面（SERP）API，能够帮助开发者轻松地进行 SERP 数据抓取。在 LangChain 中，我们可以通过 SearchApi 进行实时的问答分析，这让系统能够迅速从互联网获取最新的信息，增强了智能问答的能力。
2025-07-01 13:40:04
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原创 使用Postgres Embedding实现向量相似性搜索
Postgres Embedding是一个专为Postgres数据库设计的向量搜索工具，利用高效的Hierarchical Navigable Small Worlds（HNSW）算法进行近似最近邻搜索。HNSW是一种基于图的算法，能够快速找到高维空间中的相似项。
2025-07-01 11:14:14
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原创 使用Etherscan进行以太坊区块链数据分析与API集成
Etherscan不仅提供以太坊区块链浏览和搜索功能，还提供强大的API接口，方便开发者集成和利用链上数据。通过API，开发者可以访问交易历史、账号信息、合约事件等数据，从而增强应用的智能和交互能力。
2025-06-30 17:20:08
549
原创 使用DeepSparse运行时进行推理
DeepSparse是一个专门优化模型推理速度的工具，它使用SparseML库来进行模型稀疏化和加速。对于那些需要在资源有限的环境中运行大规模语言模型的开发者来说，DeepSparse提供了一条重要路径。它支持从SparseZoo选择模型或者利用Optimum导出支持模型到ONNX格式。
2025-06-30 17:14:42
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原创 使用ddtrace监控LangChain应用性能
LangChain是一种用于构建语言模型应用的框架，而随着应用规模的扩大，性能监控也变得不可或缺。Datadog提供的ddtrace是一个应用性能监控(APM)库，可以帮助开发者捕获LangChain的请求、参数、提示完成，以及监控操作的延迟、错误和成本使用情况等。
2025-06-30 17:10:26
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原创 使用百度云的LLM和向量数据库进行AI应用开发
百度云是百度公司提供的云服务平台，位于北京。该平台提供了云存储服务、客户端软件、文件管理、资源共享以及第三方集成等功能。百度云的AI服务（例如Qianfan）在语言模型、聊天模型、嵌入模型和向量数据库方面具有强大的功能。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用百度云的语言模型（LLM）、聊天模型、嵌入模型，以及向量数据库进行AI开发。
2025-06-30 15:19:12
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原创 使用AI21SemanticTextSplitter在LangChain中进行语义文本分割
在处理大规模文本数据时，分割文本为更小的、语义上有意义的块可以极大提高处理效率和信息提取的准确度。AI21SemanticTextSplitter是LangChain提供的工具，用于根据语义分割文本，使得每一个分块都具有独立的意义。本文将介绍如何使用AI21SemanticTextSplitter进行文本分割，并通过代码示例展示其强大的能力。
2025-06-30 15:06:19
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原创 使用Python与LangChain实现Wikipedia查询
Wikipedia是一个多语言的免费在线百科全书，由志愿者社区通过开放协作维护。它使用基于wiki的软件平台MediaWiki。目前，Wikipedia已成为历史上最大且被阅读最多的参考作品。
2025-06-30 12:54:56
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原创 使用ChatLlamaCpp集成LLama模型快速上手指南
ChatLlamaCpp是一个强大的工具，用于将先进的聊天模型集成到您的Python应用中。通过与LangChain框架结合，您可以利用Llama模型的各种特性来实现高效的自然语言处理任务。Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF是一个经过优化的模型版本，特别适合工具调用和JSON模式的数据处理。
2025-06-30 10:40:14
372
原创 **利用Solo-Performance-Prompting-Agent进行认知协同的实现**
认知协同指的是通过有效的合作，提高个体的整体效能。Solo-Performance-Prompting-Agent正是如此，它通过模拟不同的任务角色和个性，帮助LLM（大型语言模型）突破传统单一模式的局限，实现更复杂任务的处理。SPP模板特别适用于需要多元化思考和情境模拟的场景。
2025-06-30 10:30:08
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原创 利用Supabase实现RAG（检索增强生成）技术
Supabase是一个开源的Firebase替代方案，构建于PostgreSQL之上，提供了实时数据库、身份验证以及存储等功能。通过pgvector扩展，Supabase能够在表中存储向量嵌入，适合构建基于向量检索的应用。
2025-06-30 10:21:16
272
原创 使用自查询检索技术构建RAG应用
RAG技术结合了信息检索和生成模型的优点，通过查询相关文档并增强生成过程来提升应用响应的准确性和相关性。自查询检索技术利用LLM将用户的自然语言输入转化为结构化查询，这对提高检索精度和速度至关重要。
2025-06-30 10:19:11
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原创 使用Google Vertex AI Search构建RAG应用：实战指南
这种RAG应用可用于财经报告、技术文档、法律文件等领域，帮助用户快速检索信息并获得生成的答案。它在提高工作效率和信息获取准确性方面具有显著优势。首先，安装LangChain CLI，这个工具帮助我们快速管理LangChain项目。初始化一个新的LangChain项目并添加。运行，可以通过浏览器访问文档和操作界面。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
2025-06-27 15:50:51
337
原创 使用NVIDIA模型和Milvus Vector Store进行RAG实现
RAG技术通过结合检索（Retrieve）和生成（Generate）两个阶段来提高AI回答问题的精确度。Milvus是一个开源的向量数据库，非常适合存储高维数据。而NVIDIA提供的模型则在性能上提供了保障。
2025-06-27 15:37:50
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原创 使用LangChain与OpenAI实现自然语言到Neo4j Cypher查询的转换
Neo4j是一种图形数据库，因其数据库查询语言Cypher而受到欢迎。Cypher语句类似于SQL，但专为处理图形数据而设计。然而，对于非技术用户，直接编写Cypher查询可能较为复杂。借助自然语言处理技术，我们可以简化这一过程。我们将使用OpenAI的语言模型，将用户的自然语言问题转换为Cypher查询。这些查询将在Neo4j数据库上执行，并生成用户易于理解的自然语言回复。
2025-06-27 15:33:17
369
原创 使用HyDE与LangChain进行高效文档检索的实现
HyDE是一种检索方法，利用假设文档来进行查询匹配。具体来说，当接收到查询时，HyDE会生成一个假设文档，然后将该文档进行嵌入，并利用这个嵌入来查找与之相似的真实文档。假设文档的引入提供了一个中间表示，使得查询能够在嵌入空间中更接近目标文档。
2025-06-27 15:30:44
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原创 使用Cohere建立智能图书馆助手
Cohere提供了强大的自然语言处理能力，特别适合创建对话系统和文本处理应用。通过LangChain，开发者可以轻松创建复杂的AI应用程序，其中包括路由器技术，用于在不同处理链之间切换。这个项目配置了一套智能图书馆员的环境，集成了多个功能模块，包括向量数据库、聊天机器人以及RAG（检索增强生成）机器人。
2025-06-27 13:17:01
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原创 使用LangChain优化AI项目的开发和文档维护
LangChain是一个致力于简化和增强AI应用开发的框架。它提供了一系列工具和预构建模块，帮助开发者无缝集成、扩展AI模型。在如此庞大的系统中，文档的质量和易用性对于开发者至关重要。因此，LangChain的文档系统分为两个主要部分：主文档和代码内文档。主文档：用户友好的资源，涵盖教程、用例和集成方法，帮助用户快速上手。代码内文档：由代码中的docstring生成，主要用作API参考。
2025-06-27 13:12:19
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原创 了解LangChain仓库结构以便贡献代码和文档
LangChain致力于提供功能强大的语言链构建工具，开发者可以利用这些工具快速集成语言模型应用。为了更好地支持开发者进行扩展和贡献，LangChain采用单体仓库的方式管理多个相关软件包。这种组织方式不仅方便代码共享和管理，也促进了不同模块之间的协作。
2025-06-27 13:09:15
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原创 使用Elasticsearch进行高级搜索和分析的技术指南
Elasticsearch是一款分布式的RESTful搜索和分析引擎，能够处理庞大的数据量并提供实时搜索能力。它支持多租户环境、全文本搜索引擎，通过HTTP Web接口与无模式JSON文档进行交互。这使得Elasticsearch非常适合用于日志和事件数据分析、全文搜索、以及数据聚合等场景。
2025-06-27 12:59:28
246
空空如也
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