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【通义千问—Qwen-Agent系列2】案例分析(图像理解&图文生成Agent||多模态助手|| 基于ReAct范式的数据分析Agent)
Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用,充分利用基于通义千问模型(Qwen)的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。本框架也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用,该篇为系列2。

如何构建出更好的大模型RAG系统?【送书活动】
ChatGPT爆火之后,以ChatPDF为首的产品组合掀起了知识库问答的热潮。

《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》【大模型思维链】
思维链,是一系列中间推理步骤,可以显著提高大语言模型执行复杂推理的能力。

【LangChain系列】【与SQL交互时如何得到更好的结果&输出的查询结果验证方案】
LangChain是一个框架,用于开发由大型语言模型(LLM)驱动的应用程序。

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REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS【大模型的协同推理】
文章提出了ReAct方法,将推理(如链式思维提示)和行动(如行动计划生成)集成到大型语言模型(LLMs)中的研究,这在以前的研究中通常是分开探讨的。

【LangChain系列】【基于Langchain的Pandas&csv Agent】
探索如何使用Langchain的Agent来高效查询表格数据的信息

【InternLM】基于InternLM和LangChain从0开始搭建你的知识库【完全攻略】【LangChain和向量数据库的详细介绍】
这一篇文章的主要内容是LangChain介绍、向量数据库介绍以及基于InternLM和LangChain从0开始搭建你的知识库实践!

【LangChain系列】【使用LangChain连接MySQL实践&运行】
探索如何使用Langchain连接MySQL。








