在之前的文章中，我们研究了如何使用LangChain结合大型语言模型（LLM）API来构建用户友好且直观的聊天机器人。现在，我们将探索一个新的Python包来进一步简化LangChain的实现。只需3-4行代码，我们就可以轻松地与任何外部数据进行通信！这个神奇的包叫Embedchain！⭐这些库各有优点。我认为LangChain的性能更好，并且具备更多功能。另一方面，Embedchain则更容易使

在快速发展的人工智能领域，聊天机器人已成为不可或缺的工具，它们提供全方位的服务，从回答客户查询到提供个性化帮助。然而，传统的聊天机器人通常无法记住对话上下文，导致有时显得脱节且缺乏人情味。这是因为大多数聊天机器人都是无状态的，将每个用户查询视为独立交互，不参考之前的交换。为了解决这个限制并提升对话体验，Langchain对话记忆的概念被引入。这一创新解决方案使聊天机器人能够记住过去的交互，并根据上

生成式 AI 对企业最具影响力的应用之一是创建能够访问已有知识库的自然语言接口，换句话说，它能够针对银行、法律和医学等特定领域提供问题解答。

LangChain 还预定义了其他编程语言（如 Go、C++、Java）等的分割符列表，方便用户快速定义新的文本切块类。如果需要处理未提供的文本格式，可以参照已有的类实现。自定义示例：创建一个用于切分 Java 代码的文本切块类。"\n\n", # 空行"\n", # 换行", # 语句结束" ", # 空格"" # 无分隔符text = "..." # 待处理的 Java 代码print(doc

ClassFinal是一款java class文件安全加密工具，支持直接加密jar包或war包，无需修改任何项目代码，兼容spring-framework；可避免源码泄漏或字节码被反编译。

随着大语言模型（LLM）的快速发展，国内外越来越多的大模型蜂拥而至，真可谓是百花齐放，相当热闹的掀起了一次百模大战，甚至是千模大战。然而，面对这么多的大模型，个个都声称占据排行榜第一，到底实际效果如何，最终还得需要花大量时间去进行验证，有没有比较简单快速的方式来实现模型的快速体验呢。目前关于这方面比较成熟的方案包括 Streamlit、Gradio 等Web UI框架，基本上想要实现 ChatGP

RAG和特定领域微调的结合，为提升大型语言模型的外部知识和领域专长提供了一种强大的解决方案。通过发挥这两种方法的优势，研究人员已经开发出了使大语言模型能够基于事实信息进行推理、适应专业领域，并生成更可解释和可信输出的方法。随着RAG和微调之间的联合作用不断被探索，我们可以预期未来的语言模型将不仅拥有广泛的知识，还能展现出深入的领域专长、推理能力和坚实的事实基础——这是迈向更知识渊博和可靠的AI系统

其实对于Bito这款AI编程工具的介绍我早在4月26号就发布过了，为什么今天还会继续发布，主要考虑以下原因：1）、前面写这篇文章的时候，有一些问题跟官方沟通会在后续的版本发布，现在新版本发布了，今天会顺带在原来的基础上更新新版本提供的新功能和新特性。2）、可以免费白嫖GPT-4，其实Bito的聊天功能是基于OpenAI和ChatGPT的底层能力构建优化的，对于复杂的问题会自动路由到GPT-4模型来

MindSearch 是一款极具潜力的开源 AI 搜索引擎，它模拟了人类的思维过程，实现了深度知识探索，为用户带来了更精准、更全面的搜索体验。相信在未来，MindSearch 将会在 AI 搜索领域发挥更大的作用，引领搜索引擎进入一个全新的智能化时代。

在探索大语言模型（LLM）应用的新架构时，知名投资公司向量数据库是预处理流程中系统层面上最关键的部分。它能够高效地存储、比较和检索高达数十亿个嵌入（也就是向量）。那么，为什么要如此强调向量数据库的重要性呢？这是因为计算机虽然功能强大，但并不擅长直接理解文本、图像、音频等人类友好的数据格式。通过将这些数据转换成数值型的“向量”，我们能够让计算机更高效地处理它们。而普通的数据库并不是为了处理这样的向量