"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求，LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据，转换数据，存储数据以及访问数据。
分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG）（https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation）应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程，虽然听起来非常简单，但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型，需要采用不同的分块策略。
LangChain是为大模型应用开发设计的开源框架 LangChain目前提供Python和JavaScript（TypeScript）两种语言的包 LangChain的主攻方向是聚合和模块化
在 Langchain 中，文档转换器是一种在将文档提供给其他 Langchain 组件之前对其进行处理的工具。通过清理、处理和转换文档，这些工具可确保 LLM 和其他 Langchain 组件以优化其性能的格式接收数据。
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。LangChain目前有两个语言的实现：Python和Node.js
前段时间写过一篇文章:# GPT4-Turbor 128k ？ 还不够？还不够！记得 GPT4-T 的上下文参数量 128k，也就大概 100 万英文字符、50 万汉字字符，kimi 是如何做到 double 的？
LangChain 的作者是 Harrison Chase，最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学，如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO，这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道，人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后，再次获得红杉领投的 2000 万至 2500 万美元融资，估值达到 2 亿美元。
这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用，思路上不算是创新。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态模型，这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来，使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识，这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调，使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起，而将不相关的文本描述和图像分开。这样，模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。 LangChain目前有两个语言的实现：python、nodejs。
在当今世界，大语言模型（LLM）成为了热门话题。几乎每天都有新的语言模型问世，让人们在 AI 领域怀有一种“不容错过”的紧迫感。尽管如此，许多人仍对大语言模型的基础概念一知半解，难以跟上技术的快速发展。本文致力于为那些想深入了解这些 AI 模型内部原理的读者提供帮助，以便他们能够牢固掌握这些知识。在此，我为您介绍几种工具和文章，以期简化并阐明大语言模型的概念，使之容易被理解。
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
今天要使用一个csv文件，但是有8个G，excel打不开，用Python的pandas也读不了，可能是我电脑配置太落后，也可能是数据实在太大了。 解决办法：首先处理打不开的问题，我们可以把大的csv分割成若干小文件，使用文件分割器，按10000行一个文件分割，分割器在F:\新建文件夹\csv文件分割器\split.exe（这是我的放的位置）， 贴上CSV文件分割器的下载地址：https://www.jb51.net/softs/606744.html
-欢迎 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https://serg
熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生，基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把。可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么？微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞？考虑到Bert的高维向量无法直接观测，下面这篇paper中，作者结合文本分类任务，和DirectProb这两种探测任务，直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响
选自斯坦福 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 近日，斯坦福大学发布了 Stanford.NLP for .Net，为自然语言处理领域的开发者们提供帮助。顾名思义，它是 Stanford NLP 为.NET 准备的版本。 链接：https://sergey-tihon.github.io/Stanford.NLP.NET/ 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https:/
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址：https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
如何通过语言模型查询 Notion 文档？LangChain 和 Milvus 缺一不可。
为了完成了一个高性能的 Java 聊天程序，在前面的文章中，尼恩已经再一次的进行了通讯协议的重新选择。
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？RAG又涉及了哪些具体的技术呢？
OpenAI 去年11月 推出的GPT-4 Turbo模型，具有128K的上下文窗口，这比此前 GPT4 的最大上下文值 32K 提升了四倍。
网上有很多文件分割器，但效果很差（因为其源码使用的原理不好），很多大型文件（尤其是GB级别的）分割以后可能出现乱码，可能分割以后再次合并时就不是原来的文件了。所以我才自己做了一款文件分割器，分享给各位基友。 至于用处，某些情况下文件太大了确实带来很多麻烦——比如小明前段时间下载的“QQ信封5-10位.txt”，总大小达到了2个多G。小明想看看其中内容，却因为notepad不支持打开这么大的文件而作罢：“file is too big to be open”。用大文件分割器分割以后，就再也不存在这个问题：
云台就是两个交流电组成的安装平台，可以水平和垂直的运动。我们所说的云台区别于照相器材中的云台，照相器材的云台一般来说只是一个三脚架，只能通过手来调节方位；而监控系统所说的云台是通过控制系统在远端可以控制其转动方向的。
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题，但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据，到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序，你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的过程被称为“检索增强生成”（RAG）。
语义分割[1]使得机器能够以像素 Level 识别图像，这在实际应用中令人印象深刻。由于社区的持续努力，语义分割技术已经取得了显著进步，并发展出了新的能力，例如，领域适应[2, 3]，半监督[4, 5]，弱监督[6, 7]，小样本[8, 9]和零样本语义分割。
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。
下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
1.Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention(CVPR 2023)
语义分割是许多实际系统中进行关键视觉感知任务的一个关键步骤，例如自动驾驶汽车和工业机器人。通常以数据集为导向进行处理，最佳方法需要一个经过人工标注的训练数据集，该数据集针对特定且有限的一组类别进行处理。强大的视觉语言模型的出现正在推动从封闭词汇范式向开放世界范式的转变。
本文整理自IVAN ILIN发布于Towards AI的博客[1]。感谢作者的精彩讲解。
经过了3个多月的沉寂，今天深蓝词库转换终于迎来了1.9版。这次版本升级主要包含了以下新特性：
在过去的十年中，深度神经网络从根本上变革了自然语言处理（NLP）领域的发展，但移动端有限的内存和处理能力对模型提出了更高的要求。人们希望它们可以变得更小，但性能不打折扣。
其中出现的问题：The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement
深层神经网络的快速发展在过去的十年中彻底改变了自然语言处理(NLP)领域 。同时，诸如保护用户隐私、消除网络延迟、启用离线功能以及降低运营成本等问题，迅速推动了可以在移动设备而不是在数据中心运行的 NLP 模型的发展。
导读 随着LLM的技术发展，其在业务上的应用越来越关键，通过LangChain大大降低了LLM应用开发的门槛。本文通过介绍LangChain是什么，LangChain的核心组件以及LangChain在实际场景下的使用方式，希望帮助大家能快速上手LLM应用的开发。
对于IO来说，除了传统的block IO,使用最多的就是NIO了，通常我们在netty程序中最常用到的就是NIO,比如NioEventLoopGroup,NioServerSocketChannel等。
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本月初，Meta 推出的「分割一切（Segment Anything Model，SAM）」模型引起了广泛的关注。最近，来自南洋理工大学 MMLab 团队、伦敦国王学院和同济大学 VisCom 实验室的研究者们联合推出了一款名为 「Relate-Anything-Model（RAM）」的新模型。RAM 模型赋予了 Segment Anything Model（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。该模型由同学利用闲暇时间合作开发。 演示程序链接：https://hu
DVR，全称为Digital Video Recorder(硬盘录像机)，即数字视频录像机，相对于传统的模拟摄像录像机，采⽤硬盘录像，故常常被称为硬盘录像机，也被称为DVR。
使用即时学习方法展示了SAM对下游医学分割任务的泛化能力。结果显示，仅使用大约5个输入点就显著提高了分割精度。
X-AnyLabeling 是一款全新的交互式自动标注工具，其基于AnyLabeling进行构建和二次开发，在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能，并借助Segment Anything和YOLO等主流模型提供强大的 AI 支持。无须任何复杂配置，下载即用，支持自定义模型，极大提升用户标注效率！
经过之前的系列文章，我们已经知道了netty的运行原理，还介绍了基本的netty服务搭建流程和消息处理器的写法。今天本文会给大家介绍一个更加复杂的例子，文本聊天室。
主要函数有： regex_match(),regex_search(),regex_replace();
今天将分享对比增强CT肝脏分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
毋庸置疑，善用工具可以加速开发，拉满开发效率，减少996的频率，提高我们的生活质量。
作者：曹阳敏 万达网络科技 | 资深研发经理 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为”物理/力学/曲线运动”。 当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”，所以干脆回收利用一下，写篇文章圈圈粉。 源码地址： https://github.com/caoym
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