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LangChain 英雄之旅:3小时构建智能文档助手

LangChain“英雄之旅”——基于通义千问构建智能文档助手。

#python
LangChain智能文档助手【1】-大模型客户端封装

这是一个基于 LangChain 框架和通义千问(Qwen)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用streamlit生成一个web界面,将功能可视化。上一节,我们完成了系统的基本介绍和环境搭建,接下来进入第二章 客户端封装。

#python
LangChain智能文档助手【4】-向量存储与嵌入

这是一个基于 LangChain 框架和(Qwen)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用streamlit生成一个web界面,将功能可视化。

#python#人工智能
LangChain智能文档助手【3】-文本分割器

这是一个基于 LangChain 框架和)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用生成一个web界面,将功能可视化。

#python#人工智能
LangChain智能文档助手【5】-检索器

这是一个基于 LangChain 框架和)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用生成一个web界面,将功能可视化。

LangChain智能文档助手【6】-智能对话系统

这是一个基于 LangChain 框架和(Qwen)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用streamlit生成一个web界面,将功能可视化。

LangChain智能文档助手【2】-文档加载器

构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用。,参考如下代码层级,创建文件document_loader.py。以上内容完成,我们就成功加载了文档。接下来我们需要做文档分割。这是一个基于 LangChain 框架和。生成一个web界面,将功能可视化。元数据metadata的常见字段。

#python#人工智能
LangChain智能文档助手【4】-向量存储与嵌入

这是一个基于 LangChain 框架和(Qwen)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用streamlit生成一个web界面,将功能可视化。

#python#人工智能
LangChain智能文档助手【3】-文本分割器

这是一个基于 LangChain 框架和)大语言模型构建的检索增强生成(RAG)智能问答系统的教程。该系统是基于最基础的功能点,如大语言模型调用,文档处理,嵌入模型向量化,向量存储和检索,智能对话构建而成,最后用生成一个web界面,将功能可视化。

#python#人工智能
LangChain 英雄之旅:3小时构建智能文档助手

LangChain“英雄之旅”——基于通义千问构建智能文档助手。

#前端#angular.js
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