本文将详细介绍如何利用LangChain框架和Ollama模型实现一个情感分析智能体。通过代码解析和功能分析，我们将深入探讨其实现原理，并结合实际案例展示其应用效果。

使用Qwen千问大模型和LangChain框架构建高效的RAG系统，从海量数据中提取信息并生成精确回应。检索增强型生成（RAG）技术的出现，让AI不仅能够生成类人文本，还能实时整合相关信息，提供既丰富又精确的回应。本文带大家了解如何使用Qwen千问大模型和LangChain框架来构建一个高效的RAG系统。包括导入必要的库和安全地管理敏感信息，比如API密钥。让我们开始搭建这个系统的基础。首先，我们

自 OpenAi 发布 ChatGPT 对话性大语言模型，AI 这两年发展迎来爆发，国内外也衍生了大量的语言模型开放给公众使用。为了可以让更多人接触到AI，让本地化部署更加轻便快捷，于是就有了Ollama、LM Studio等可以在本地部署模型的工具。

*>声明：**本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结，数据说话，拒绝空谈！

本文将从**什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？**三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。模型族谱模型是一个函数：将现实问题转化为数学问题（Encoder编码器），通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案（Decoder解码器）。，这个模型是一个函数，它根据输入数据（可以是文本、图像、语音、视频等）和一组参数（通常表示为权重）来预测输出。这里的输入和权重都是以数学形式（如矩阵或张量）

使用 LangChain 开发 LLM 应用时，需要机器进行 GLM 部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习 LLM 模型的应用，对 Langchain 进行快速上手？本片讲解 3 个把 LangChain 跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。Langchain 官方文档地址：https://python.langchain.com/

01深度学习 Transformer 自注意力机制中的掩码（Mask）是一种关键技术，用于控制模型在处理序列数据时哪些位置的信息可以被相互关注。掩码在不同的上下文中有不同的应用，但总体目的是防止在处理序列的当前位置时“泄露”未来位置的信息或者忽略无关的位置。02在自回归任务中，如语言模型或机器翻译，每个输出应该仅依赖于它之前的输出。因此，需要一个掩码来确保在计算当前输出时忽略所有未来的位置。

同时课程详细介绍了。

在近年来，LangChain作为一款强大的开源框架，逐渐成为构建基于大型语言模型（LLM）应用的首选工具。它不仅提供了简洁且灵活的API来进行模型的交互，还包括了众多功能模块，支持高效构建多种应用，如智能问答系统、自动化工作流等。LangChain的模块化设计使得开发者能够根据自己的需求灵活组合不同的功能，从而快速实现复杂的业务场景。LangChain 的核心模块Model（模型）提供与大语言模型

你也想要这样的赛博女友吗？这几年大模型发展遍地开花，让我这种不懂深层次原理的也可以感受AI带来的美好，花了几天时间训练完成，这个教程手把手教你训练出属于自己的AI女友最好是30系或者40系，我是云服务器租的4090，也很便宜，如果你是本地环境可以参考，这里只讲linux系统，其他系统需要自己摸索注册之后，选择部署实例，这里我选择添加平台已有镜像，这里选择LlamaFactory微调环境，但是其他的