import re# Prompt"system",),Returns:""")```"try:Returns:Returns:扩展知识LangChain：是一个用于构建AI助手和应用程序的Python库，提供了与不同AI模型交互的接口。OpenAI API：是由OpenAI公司提供的API服务，允许开发者在自己的应用程序中使用预训练的AI模型。Pydantic：是一个用于数据验证和配置管理的Py

通过本文的指导，您已经学会了如何使用OpenAPI调用ChatGPT模型，实现了一个能够与用户进行智能对话的系统。这不仅可以作为您学习LangChain的起点，也可以作为构建更复杂对话系统的基石。随着技术的不断进步，您可以尝试探索更多的模型和功能，以提供更加丰富和个性化的用户体验。通过LangChain库的实践，您将学习构建一个能够与用户进行自然语言对话的系统的关键步骤。在动手编码之前，请确保您已

使大型语言模型（LLM）查询结构化数据与查询非结构化文本数据有质的不同。在后者中，通常生成可以针对向量数据库搜索的文本，而结构化数据的方法通常是让LLM编写并在DSL（例如SQL）中执行查询。在本指南中，我们将介绍在数据库中创建表格数据上的问答系统的基本方法。我们将涵盖使用链（chains）和代理（agents）的实现。这些系统将允许我们询问数据库中的数据并得到自然语言答案。两者之间的主要区别在于

本文档介绍了如何使用 Nomic 的新嵌入模型构建和部署一个检索增强生成(RAG)应用。Nomic 嵌入模型的介绍设置和登录 Nomic API加载和分割文档使用 Nomic 嵌入创建向量索引构建 RAG 链,包括检索器和语言模型使用 LangServe 部署 RAG 应用文档还讨论了长上下文检索的考虑因素,以及使用不同的语言模型选项(如 Mistral 和 GPT-4)。

让我们来看一个非常直接的例子，展示如何使用LangChain中的OpenAI工具调用进行标记（tagging）。我们将使用OpenAI模型支持的。结果会有所变化，例如，我们可能会得到不同语言中的情感（‘positive’, 'enojado’等）。让我们在我们的模式中指定一个具有几个属性及其预期类型的Pydantic模型。正如我们在示例中看到的，它正确地解释了我们想要什么。：与提取一样，标记使用函

但是大家在调用服务的时候，由于第三方服务提供者返回的是一个List集合，所以在进行接收响应体的时候，restTemplate.getForObject()期待返回的类型直接写成了List.class。虽然服务提供者返回的是LIst集合，但是标记了@RequestBody，所以返回的时候会把List集合转变成json的形式（内部是jackjson技术支持的）在进行远程服务调用的时候，我们经常使用到R

通过下载 Gemma 技术报告的 PDF 文件，分割文本，将其添加到向量数据库中，并使用 RAG 技术来回答问题。这个过程展示了如何结合使用多个库和工具，以实现更高效的信息检索和生成。: 这是一个虚构的人工智能平台，它与 LangChain 集成，提供了一种使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的方法。RAG 是一种结合了检索（Retrieval）和生成（

在开始之前，确保您的开发环境已经安装了Python，并且您具备基本的Python编程知识。如果您对API还不够熟悉，可以先简要了解一下API是如何工作的，这将有助于您更好地理解本文所涉及的概念和操作。本文将深入介绍如何利用LangChain库快速集成OpenAI的聊天机器人功能，以实现智能化的应用和服务，为用户带来更加便捷、个性化的交互体验。根据需要，您可以进一步处理这些回复，例如，将其保存到数据

这个笔记本展示了如何使用VideoCaptioningChain，它是通过Langchain的ImageCaptionLoader和AssemblyAI实现的，用于生成.srt文件。这个系统能够自动从视频URL生成字幕和隐藏字幕。

现在我们准备定义我们的应用程序逻辑。核心元素是代理状态、节点和边。由于我们的代码解释器可以返回像base64编码的图像这样的结果，我们不想将它们传回模型，我们将创建一个自定义的工具消息，允许我们在不将它们传回模型的情况下传递原始工具输出。自定义的工具消息，允许我们传递原始工具输出（以及用于传回模型的字符串内容）。"""首先，我们将定义一个用于调用我们模型的节点。我们需要确保将我们的工具绑定到模型上