在基于大型语言模型（LLMs）的应用中，流式传输对于提升终端用户的响应性至关重要。LangChain 中的重要原语，如聊天模型、输出解析器、提示、检索器和代理，都实现了 LangChain Runnable 接口。

本文提供了LangChain与不同Pydantic版本共存的解决方案和最佳实践。通过示例代码，我们了解到如何避免在代码中混合使用Pydantic v1和v2，以及如何在LangChain中正确地使用Pydantic模型。这对于维护代码的兼容性和稳定性至关重要。

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

本文件详细介绍了如何使用 Chroma 和 Google 实现多模态检索增强生成 (RAG)。主要内容包括系统的整体架构、关键组件、代码实现以及应用示例。文中展示了如何将文本和图像数据结合，利用检索技术增强生成模型的性能。具体代码部分提供了详细的实现步骤，并辅以注释以帮助理解。

Correct the classpath of your application so that it contains a single, compatible version of xxx” 错误通常是由于这种版本冲突引起的。解决 “Correct the classpath of your application so that it contains a single, compatib

通过本文的介绍，我们了解了如何使用HuggingFace API来快速构建自然语言处理应用。从创建API密钥到实际的模型推理，HuggingFace API提供了一个简单而强大的平台，帮助开发者轻松地集成各种NLP模型和功能到他们的应用程序中。

本文提供了LangChain与不同Pydantic版本共存的解决方案和最佳实践。通过示例代码，我们了解到如何避免在代码中混合使用Pydantic v1和v2，以及如何在LangChain中正确地使用Pydantic模型。这对于维护代码的兼容性和稳定性至关重要。

HyDE不是基于原始问题生成查询，而是专注于为给定的查询生成假设性文档。生成这种假设性文档的直觉是它们的嵌入向量可以用来在语料库嵌入空间中识别一个邻域，在这个邻域中，基于向量相似性检索类似的真实文档。在这种情况下，RAG将能够基于假设性文档检索更相关的文档，以准确回答用户查询。尽管这种技术可能有助于回答问题，但由于基于错误/虚构的假设性段落检索文档，答案有可能是错误的。首先，与之前的笔记本类似，我

在基于大型语言模型（LLMs）的应用中，流式传输对于提升终端用户的响应性至关重要。LangChain 中的重要原语，如聊天模型、输出解析器、提示、检索器和代理，都实现了 LangChain Runnable 接口。

我们将介绍如何设计和实现一个由LLM（大型语言模型）驱动的聊天机器人的例子。这个聊天机器人能够进行对话并记住之前的互动。请注意，我们构建的聊天机器人将仅使用语言模型进行对话。对话式RAG（Retrieval-Augmented Generation）：通过外部数据源启用聊天机器人体验代理（Agents）：构建一个能够采取行动的聊天机器人本教程将涵盖对这两个更高级主题有帮助的基础知识，但如果您选择，