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向量数据库Milvus在windows环境下的安装

嵌入式 etcd 与 Milvus 安装在同一个容器中,服务端口为。已管理员身份运行powershell,进入刚刚新建的文件夹。可以使用以下命令管理 Milvus 容器和存储的数据。通过网盘分享的文件:milvus_v2.5.5.tar。查看docker ps,milvus已经在运行了。因为dockerhub被墙的原因,可能会报错如下。Milvus 数据卷映射到当前文件夹中的。其配置文件被映射到当

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#docker#容器#milvus
【Springboot+LangChain4j】实现多轮对话,即记忆对话功能

onPartialResponse(sink::next) // 每接收到一个 token,就推送到前端。ChatMemory:聊天上下文记忆,创建一个聊天记忆对象,记住最近的 20 条消息,消息数是可以根据自己需求改的。在实现了调用Ollama接口实现对话功能后,发现每次对话都是一个新的对话环境,不能针对一个问题多轮的询问下去。定义了一个AI助手接口,LangChain4j 会基于这个接口生成实

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#spring boot#java#后端
深入理解分词(Tokenization)与BPE算法

文章重点介绍了BPE(Byte Pair Encoding)算法

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#算法#人工智能
【由浅入深探究langchain】第二十二集-多智能体Supervisor Agent(下)

本文介绍了如何构建SupervisorAgent(主管智能体)来协调处理跨领域的复合任务。

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#python#人工智能
【由浅入深探究langchain】第二十二集-多智能体Supervisor Agent(下)

本文介绍了如何构建SupervisorAgent(主管智能体)来协调处理跨领域的复合任务。

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#python#人工智能
【由浅入深探究langchain】第十九集-官方的SQL Agent示例

本文详细解析了LangChain官网SQLAgent案例的实现过程。

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#python#人工智能
【由浅入深探究langchain】第十七集-构建你的首个 RAG 知识库助手(从文档索引到检索增强生成)

本文介绍了RAG(检索增强生成)技术如何解决大语言模型的知识局限性问题。通过DOTA2游戏更新案例,详细拆解了RAG的两个核心流程:索引阶段将网页数据分割、向量化并存入本地数据库;检索生成阶段则通过智能体动态调用检索工具获取最新信息。

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#python#人工智能
【由浅入深探究langchain】第十五集-Agent 结构化输出、运行时参数、系统提示词综合应用开发

本文介绍了LangChain框架中强约束型Agent的开发模式,该模式整合了三大核心特性:结构化输出、运行时上下文和多轮对话持久化。

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#python
【由浅入深探究langchain】第十四集-langgraph 状态管理器 checkpointer 详细解析

本文深入解析了LangGraph框架中记忆机制的核心原理。

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#python
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