今天我们会学习Langchain提供的6种记忆力组件它们分别是：ConversationBufferMemoryConversationBufferWindowMemoryConversationSummaryMemoryConversationSummaryBufferMemoryConversationKGMemoryEntityMemory它们有着各自不能的功能和特点,根据不同的应用场景我们

今天我们学习了如何通过openai的API来实现内容审核,以及如何识别和预防prompt注入，希望这些内容对有志从事ChatGPT应用开发的同学有所帮助。

在和让大型语言模型(LLM)如ChatGPT等对话时，为了要让LLM能准确回答我们的问题，我们应该在对话之前给LLM设定一个角色，这样当LLM知道自己的角色定位以后，它的回答将会符合自己的角色，而不会天马行空，自由发挥。

今天我们学习了LangChain和大型语言模型(LLM)如opeanai的 "text-davinci-003"模型以及谷歌的“flan-t5-xl”模型进行集成的方法，我们还学习了如何使用LangChain中prompt模板，和短语模板。通过使用prompt模板可以让用户大大提高和LLM交互的效率。

我们知道推荐系统可以大致分为三类：基于内容的推荐系统，协同过滤推荐系统和混合推荐系统（使用这两者方式组合）。基于协同过滤的推荐系统使用的是用户的行为数据(如用户的评分记录等)，但是呢这就会遇到所谓的冷启动的问题,即它无法为一个新用户推荐商品(因为新用户没有评分记录)，它也无法为一个新的商品做出推荐(因为新商品不存在评分记录),它也无法为一个新上线的网站做有效的推荐(没有注册用户,全部都是新商品)，

Pandas是python的众多工具包中最著名一个，如果你使用python进行数据分析与建模，你一定会用到pandas,pandas已经越来越被广泛的应用于数据探索性分析(EDA),它可以完全媲美甚至超越Excel，目前越来越多的Excel数据分析师都在转向使用Python和Pandas,我之前写的大多数博客文章中都是使用pandas作为数据探索性分析(EDA)的工具，但是并不是所有的数据分析工作

今天我们来介绍RAG 融合(rag fusion)，它的主要思想是在Multi Query的基础上，对其检索结果进行重新排序(即reranking)后输出Top K个最相关文档，最后将这top k个文档喂给LLM并生成最终的答案(answer)。

AutoGen 的 Teams 功能为我们提供了一种构建多智能体协作系统的强大方式。通过了解如何创建、运行、观察、控制和管理团队，你可以充分利用 AutoGen 的 AgentChat 模块，解决各种复杂的任务。希望本文能帮助你快速上手 AutoGen 的 Teams 功能，并在实践中发挥其强大的潜力！

今天我们利用or-tools的cp_model建模语言来求解一个著名的逻辑问题：斑马问题。斑马问题1. 一条街上有五座不同颜色的房子，每座房子住着不同国籍的人，每个人抽不同的烟，喝不同的饮料，养不同的宠物。2. 英国人住在红房子里。3. 西班牙人养狗。4. 住在绿房子里的人喝咖啡。5. 乌克兰人喝茶。6. 绿房子就在乳白色房子的右边。7. 抽流金岁月（烟名）的人养蜗牛。8. 抽薄荷烟的住在黄房子里

PyCaret 是 Python 中的一个开源、低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可成倍的提高您的工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个低代码的机器学习框架，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得开发过程以指数方式快速和高效。PyCaret 本质上是几个机器学习库和框架的 Python 包装器，例如 scikit-learn、