今天我们学习了如何利用langchain的chain结合LLM来提取文本信息中的关键内容，然后通过另外一个chain根据这些关键信息给出治疗疾病的建议，最后我们把这两个chain整合为一个更为强大的Chain,它可以自动完成这两份工作。另外我们还介绍了langchain的API Chain，通过让api chain调用第三方提供的API, 我们可以让ChatGPT回答一些以前无法回答的问题。

今天我们用LangChain对接了大型语言模型(LLMs), 并让LMMs可以针对性的学习用户给定的特定数据，这些数据可以是文本文件，数据库，知识库等结构化或者非结构化的数据。当用户询问的问题超出范围时，机器人不会给出任何答案，只会给出相关的提示信息显示用户的问题超出了范围，这样可以有效限制机器人自由发挥，使机器人不能让它随便乱说。

这是吴恩达 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》 的课程笔记系列。本文是第二讲的内容：Guidelines课程主讲：Andrew Ng，Isa FulfordIsa Fulford也是《OpenAI Cookbook》的主要贡献者之一

今天我们学习了LangChain的agent功能，它可以通过语言指令的方式执行各种数据分析、汇总、统计以及预测等功能，如果你是一个不会编程的小白，那可以尝试一下agent。

本文主要介绍了指数平滑预测法的一些基本方法如简单指数平滑,趋势法、阻尼趋势法，季节性法。需要说明的是本文主要参考了并将书中原来用R语言实现的算法用Python实现了一下，在python代码中调用的指数平滑算法包主要来自于statsmodels包。通过对的学习并结合对statsmodels包的练习可以更加深刻的解指数平滑的原理。...

LlamaIndex是一个用于连接大语言模型（LLMs）和外部数据源的数据框架，它可以让LLMs访问和利用私有或领域特定的数据。数据连接：支持从本地文件、Notion、Google文档、Slack、Discord等多种数据源读取数据。数据索引：支持构建不同类型的索引结构，如列表索引、向量索引、树形索引、关键词表索引等，以便快速检索和过滤数据。查询接口：支持使用自定义的输入提示（prompt）与LL

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、

今天我们用LangChain对接了大型语言模型(LLMs), 并让LMMs可以针对性的学习用户给定的特定数据，这些数据可以是文本文件，数据库，知识库等结构化或者非结构化的数据。当用户询问的问题超出范围时，机器人不会给出任何答案，只会给出相关的提示信息显示用户的问题超出了范围，这样可以有效限制机器人自由发挥，使机器人不能让它随便乱说。

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

​今天给大家介绍赫尔辛基大学开源免费的多语言翻译模型，赫尔辛基大学开发了1400多个多语种翻译模型，我们可以在Hugging Face网站上免费下载免费使用这些模型,今天我来介绍其中的中译英和英译中两个模型。