06 2024 档案
摘要:
只有让LLM(大模型)学会使用工具,才能做出一系列实用的AI Agent,才能发挥出LLM真正的实力。本篇,我们让AI Agent使用更多的工具,比如:外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
阅读全文

摘要:作为LLM(大模型)开发框架的宠儿,LangChain在短短几年内迅速崛起,成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
阅读全文
摘要:在开发AI Agent(智能体)时,我们经常需要对输入数据进行预处理,这样可以更好地利用LLM。LangChain提供了一个强大的工具——转换链(TransformChain),它可以帮我们轻松实现这一任务。
阅读全文
摘要:
路由链(RouterChain)是由LLM根据输入的Prompt去选择具体的某个链。路由链中一般会存在多个Prompt,Prompt结合LLM决定下一步选择哪个链。
阅读全文

摘要:
我们知道LLM(大语言模型)的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的,对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答,此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题,一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
阅读全文

摘要:LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择,它的野心也比较大,它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。而LangChain最核心的部分非 Chain 莫属。
阅读全文
摘要:趁现在就改变,千万别让确定性这副慢性毒药继续侵蚀我们的思想。
阅读全文
摘要:最近两年,我们见识了“百模大战”,领略到了大型语言模型(LLM)的风采,但它们也存在一个显著的缺陷:没有记忆。在对话中,无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain,快速为 LLM 添加记忆能力,提升对话体验。
阅读全文
摘要:
当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AI Agent?当然,借助LangChain就可以。
阅读全文
