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Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？

本文介绍了如何使用Neo4j和LangChain构建基于知识图谱的RAG系统，通过结合大语言模型和图数据库，提高处理幻觉的能力，并使用LangGraph框架增强LLM应用程序的循环和持久性。

发布日期： 2024-08-27 12:45:22

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聊聊AutoGen多Agent框架

AutoGen是一个开源编程框架，旨在通过构建AI Agent和促进Agent间的合作来加速人工智能开发研究。它提供了易于使用的接口，支持多Agent对话模式和自主工作流程，以及与LLM和Tools的交互。

发布日期： 2024-08-27 07:37:18

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LLM的应用开发框架——Langchain

Langchain是一个支持多种大型语言模型(LLM)的应用开发框架，它提供了标准化的开发流程，支持快速切换模型，以及多种输出格式和API调用方式。

发布日期： 2024-08-27 07:33:28

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利用langchain 做大模型few-shot样本提示，包括固定和向量相似的动态样本筛选

本文介绍了利用langchain进行大模型few-shot样本提示的方法，包括固定样本提示和基于向量相似度的动态样本提示，以及few-shot learning的定义、实现方式和优点。

发布日期： 2024-08-25 21:42:01

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大模型从政府公文中抽取经济指标数据

本文介绍了使用LangChain和Ollama的qwen2:7b模型从政府公文中抽取经济指标数据的方法。通过筛选包含目标信息的句子，使用few-shot提示定义模型输出格式，并将结果插入DataFrame后转换为Excel。

发布日期： 2024-08-25 21:41:54

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使用 LangGraph 构建工作流，实现与虚拟女友对话

本文介绍了如何使用LangGraph构建基于聊天机器人的工作流，实现虚拟女友角色扮演游戏。通过流程图展示了工作流的构建状态，并介绍了各节点功能，如接收用户输入、生成对话等。提供了使用历史聊天记录的方法，让虚拟女友记住用户之前的对话。

发布日期： 2024-08-25 21:41:46

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LangGraph FastAPI 和 StreamlitGradioLLM 驱动应用的完美三重奏

本文介绍了一个在Beyond the Speckleverse黑客马拉松中启动的项目，该项目旨在创建一个AI代码助手，通过浏览文档并根据用户查询检索答案。作者在一夜之间尝试完成设置，虽然未能完成，但最终构建了一个生产就绪的服务器和简单的用户界面。文章详细介绍了构建服务器-客户端交互的步骤，包括导入API密钥、加载文档、创建向量存储和检索器、创建响应生成的检索链、创建评分器、使用FastAPI启动服务器以及创建带有Streamlit/Gradio UI的客户端。

发布日期： 2024-08-24 22:49:31

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还不会部署本地AI大模型？LangChat带你快速接入并部署本地大模型

LangChat是一个Java生态下的AIGC项目解决方案，它集成了AIGC大模型功能，帮助企业快速定制知识库和企业机器人。通过Ollama AI大模型的本地部署方案，LangChat简化了模型部署过程，支持无GPU的模型运行，并通过http接口与模型进行交互。

发布日期： 2024-08-24 22:40:09

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Agent实战：构建一个天气查询Agent

本文介绍了如何基于Ollama和langchain构建一个本地运行的天气查询智能代理，包括安装Ollama、申请天气API、构建Agent的步骤和代码示例。

发布日期： 2024-08-22 19:43:47

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当产品经理谈到用LLM Agent构建新一代智能体的时候，他们在说什么？

本文讨论了LLM Agent的概念，即结合大型语言模型的推理能力和外部工具调用能力的应用形态，以及Agent在企业中的业务场景和构建流程。

发布日期： 2024-08-18 08:13:38

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自定义客服助手实战：使用LangGraph打造AI航空客服助理

本文介绍了如何使用LangGraph构建一个AI航空客服助理，通过分阶段教学，帮助用户查询和安排旅行，同时介绍了LangGraph的关键概念和架构。

发布日期： 2024-08-18 08:13:23

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LangChain全新Agent可视化工作流！你不能错过的LangChain科普！与LlamaIndex差别在哪儿？咱都要学吗？

LangChain是一个开源框架，它通过整合大型语言模型、知识图谱和数据库等资源，简化了基于语言模型的应用程序开发，为自动化文本处理任务和复杂决策过程提供了支持，加速了AI技术的民主化进程。

发布日期： 2024-08-16 05:32:20

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DSPy和LangChain的无缝集成

本文探讨了DSPy和LangChain的无缝集成，包括两者的对比、结合方式以及使用DSPy优化LangChain的实践示例。文章指出，尽管LangChain在支持文档、数据源和API方面表现出色，但开发者仍需掌握提示工程的专业知识，以编写最佳的LLM提示。DSPy的发布为自动化大型语言模型的提示优化提供了解决方案。

发布日期： 2024-08-15 18:55:24

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