大语言模型（LLM）的迅速发展引发了企业对使用和管理这些模型的需求。MLflow AI Gateway 是为了解决这一需求而设计的工具，它简化了与多个大语言模型提供商（如 OpenAI）的交互。尽管现在已经建议使用 MLflow Deployments 代替 MLflow AI Gateway，这个服务曾提供了一个统一的接口来处理 LLM 相关的请求。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成技术的框架。在Google Cloud Platform的Vertex AI中，我们可以利用Matching Engine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引，RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息，并辅助生成更精确的回答。

Upstage的Solar Mini Chat模型针对英语和韩语进行了精细调优，特别适用于多轮对话和复杂上下文处理场景（如RAG: Retrieval-Augmented Generation）。此外，通过LangChain的集成，开发者可以快速调用强大的语言模型功能，简化了构建对话系统和文档处理工具的流程。提示：Upstage在国内也可以稳定访问，并提供强大的多功能API支持。

ChatLlamaCpp 是 LangChain 社区支持的一种强大的工具，用于与本地化 LLM 模型（例如 Llama 系列）集成。此集成主要针对工具调用 (Tool Calling)、结构化输出和高效的上下文处理进行了优化。在本文中，我们将演示如何使用来加载本地模型并进行交互，包括流式输出、工具调用和生成结构化内容等功能。# 定义输入模式# 定义工具函数"""获取当前天气"""

随着AI技术的进步，处理和存储向量嵌入的数据变得越来越重要。向量嵌入能够将文本、图像等数据转换为高维空间中的点，使得在这个空间中进行计算变得更容易。Chroma提供了高效的存储和检索这些嵌入的能力，通过一个简单的API接口帮助开发者快速上手。

在LangChain生态系统中，工具（Tools）作为可运行的组件，可以像其他可运行的组件一样被调用。为了更好地追踪和配置这些子调用，我们需要手动访问和传递工具的对象。

在构建SQL问答系统时，LangChain的是一种非常实用的工具。这个工具能够帮助我们通过自然语言输入生成适合的SQL查询。为了提高生成的SQL查询的准确性，理解数据库的方言以及一系列的上下文信息是至关重要的。print(prompt_with_context.pretty_repr()[:1500]) # 打印部分提示内容。

Obsidian是一款基于本地文件的知识管理工具，它允许用户将笔记存储为Markdown文件。因此，您可以非常方便地进行笔记的编辑、备份和管理。为了进一步提高效率，我们可以使用来加载这些笔记并进行管理。