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SQLDatabaseToolkit 是 LangChain 框架中的一个核心组件，它不属于一个独立的软件，而是一个工具箱或工具集。它的核心目的是为大语言模型提...
Chains 是LangChain的工作流水线，Chains提供了标准化的工作流管理、实现组件间的数据传递、支持复杂逻辑的编排执行，能将多个组件（如Prompt...
LangChain 是一个专门为大语言模型应用开发设计的开源框架。它提供了一套完整的工具和组件，帮助开发者构建基于大语言的复杂应用程序，如智能对话系统、知识问答...
在大模型带来今天这般便利之前，传统的医疗知识问答系统无法像大模型一样理解自然语言并生成句子。它们更像是一个定制化超级搜索引擎，基于明确的规则和逻辑符号，需要行业...
随着人工智能图像生成模型的迅猛发展，我们仿佛一夜之间踏入了"人人都是创作者"的新纪元。只需输入一段文字描述，AI就能在数十秒内将其转化为令人惊叹的视觉图像。然而...
如今数字经济飞速发展，数据已成为企业的核心资产。然而，大多数企业在数据利用方面面临着一个突出的矛盾：数据量呈指数级增长，但专业数据分析师资源却严重匮乏。业务人员...
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年发布的自然语言处理模...
语言模型评测的重要性可以用一个简单的比喻来理解：就像我们不能仅凭汽车的外观和参数来判断其性能一样，我们也不能仅凭语言模型的参数数量和训练数据量来评估其实际能力。...
不知道大家有没有刷到过一个趣味玩法，在输入法的文本框以一个什么字开头，一直按下一个下一个，可以生成一句看似完整且有趣的话，这是最早期的通过键盘记忆形成的词组文本...
相信大家有没有过这样的经历，急需某个操作流程，比如要找“给客户开发票”的相关信息，结果发现自己要在电脑里翻箱倒柜，从一堆命名混乱的Word、Excel里寻找那份...
检索增强生成（RAG）已成为将大型语言模型的专业知识、实时性与事实准确性相结合的经典架构。其核心思想直白而有力：当用户提问时，首先从一个庞大的知识库（如公司文档...
在工作和生活中，我们可能经常会遇到一些场景，我们在搜索引擎中输入问题寻求解决方案，返回的却是大量重复的、基础性的、甚至是商业推广的内容。无奈的反复修正我们的检索...
回顾前面几篇文章，我们分别对文生图的案例演示和RAG Query改写做了详细介绍，今天我们再趣味性的强化一下两者的应用途径，结合两个模型Qwen-Turbo和Q...
回忆我们日常的场景中，有时候我们使用百度或Google，要得到一个问题的答案，似乎来来回回换了很多次问法，才得到了我们期望的答案，或者到最后都没有获取预期的结果...
今天按计划是想讲一些RAG的高阶属性的，但连着几天的烧脑模式，着实脑袋也有点疲惫，经常长篇大论的理论学说，看着可能也觉得枯燥了，今天计划结合前面的几篇文章，做个...
前面几篇文章已经深入讨论过LangChain、RAG架构的细节，对RAG有了基础的了解，今天重点梳理一下RAG的切片策略；
在人工智能领域，我们常常遇到两个核心挑战：如何让模型获取最新知识，以及如何让模型基于特定信息生成准确答案。RAG（Retrieval-Augmented Gen...
经过一段时间的接触，大型语言模型（LLM），展现出了令人惊叹的文本生成、对话和推理能力。它们饱读诗书、才华横溢，能够就几乎任何话题进行流畅的对话。然而，这个天才...
将文本转换为向量（文本嵌入）是自然语言处理中的核心任务，有许多大模型可以完成这项工作。上一篇文章《构建AI智能体：超越关键词搜索：向量数据库如何解锁语义理解新纪...
在如今的数字时代，数据的形式正以前所未有的速度变得多样化。文本、图片、音频、视频等
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