Moonshot AI是一家专注于提供LLM服务的中国创业公司。他们为企业和个人开发者提供了易于使用的API,使得在各种应用中集成先进的语言模型变得简单。本文介绍了如何使用LangChain与Moonshot AI集成,构建智能对话应用。我们探讨了基本设置、模型初始化、简单对话以及构建复杂应用的方法。LangChain官方文档Moonshot AI开发者文档LLM应用开发最佳实践。

BagelDB有点像AI数据的GitHub，用户可以创建、分享和管理向量数据集。它支持独立开发者的私人项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。BagelDB为AI数据管理提供了灵活、强大的解决方案。无论是个人开发者还是大企业，它都能满足不同的需求。BagelDB官方文档在这些资源中，你可以找到更多的使用技巧和高级功能。

Bagel（Open Vector Database for AI）可以被视为 AI 数据的 GitHub。它是一个协作平台，用户可以在上面创建、共享和管理向量数据集。独立开发者的私有项目企业内部的协作数据 DAO（去中心化自治组织）的公共贡献这种灵活性使得 Bagel 成为各种规模的 AI 项目的理想选择。Bagel 为 AI 开发者提供了一个强大的工具，用于管理和共享向量数据集。它的灵活性和易

这种技术配置特别适用于需要快速响应的应用，如实时查询和交互式问答系统。它可以显著提升在Intel GPU上的嵌入速度，适合包括数据处理和自然语言理解等场景。如果遇到问题欢迎在评论区交流。

SQL问答系统需要生成精确的SQL查询以获取数据。但自动生成的SQL查询可能由于各种原因出现错误，如语法错误或数据类型不匹配。为避免这些问题，我们可以使用AI模型来验证和优化生成的SQL查询。

在资源受限的环境中，使用量化模型的本地推理对于降低成本并提高效率非常有帮助。例如，可以在个人开发机上进行实验或在边缘设备上部署语言模型。结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。

在现代机器学习开发中，Hugging Face Hub提供了一个丰富的开放平台，包含超过120,000个模型、20,000个数据集和50,000个示例应用（Spaces）。这些资源都可以公开获取，并且为用户提供了各种端点以构建机器学习应用程序。在这篇文章中，我将向大家展示如何连接到Hugging Face的不同端点类型。本次示例将特别关注于文本生成推理，这由一个自定义构建的Rust、Python和

RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型是一种将检索和生成结合起来的方法，用于自然语言处理任务中，它能够利用外部知识库来增强语言生成的能力。Milvus是一个开源的向量数据库，非常适合用于大规模检索任务。结合OpenAI的强大语言模型能力，可以构建一套高效的RAG系统。

我们将使用两个主要工具：Tavily搜索引擎和一个基于本地知识库的检索器。在本教程中，我们学习了如何使用 LangChain 构建一个智能对话代理，该代理能够利用搜索引擎和本地知识库来回答问题。我们还为代理添加了基本的记忆功能，使其能够记住之前的对话内容。LangChain 官方文档OpenAI API 文档向量数据库和嵌入学习提示工程指南记住，构建高质量的 AI 代理是一个迭代的过程。不断测试、

大语言模型（LLMs）的使用在许多应用中都涉及到成本核算，而成本主要由模型使用的Token数量决定。LangChain是一个广泛使用的框架，提供了便捷的方式来调用大语言模型并进行结果处理。然而，当应用上线时，监控其Token使用情况以估算费用就显得尤为重要。我们将使用LangSmith来帮助跟踪这些Token使用。