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。

ChatGPT是由OpenAI开发的AI聊天机器人，它允许用户与人工智能进行互动并生成对话内容。为了让用户能够更方便地分析和处理这些对话，OpenAI提供了数据导出功能，你可以通过设置选项导出你的聊天记录。数据导出的文件通常为格式，我们可以通过编程方式加载这些数据进行处理。Langchain社区提供的库简化了这一步，使得解析和处理聊天数据非常方便。

智能问答系统是一种利用自然语言处理（NLP）技术，从海量数据中提取答案并响应用户输入的问题的系统。它应用广泛，可以在客服、在线教育、医疗等多个领域实现自动化回答。

构建智能购物助手是提升用户购物体验的有效方式。通过结合LangChain和Ionic，我们可以创建一个强大的产品搜索API。这只是开始，您可以进一步扩展功能，如个性化推荐、价格比较等。LangChain官方文档Ionic Framework文档OpenAI API文档。

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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。