Публикации по теме 'langchain'
Как кэшировать встраивания в LangChain🦜️
Давайте рассмотрим, как кэшировать встраивания для эффективного поиска документов. Мы будем использовать CacheBackedEmbeddings для хранения вложений и использования их для поиска по сходству.
1. Контекст и введение
Прежде чем мы перейдем к коду, давайте поймем важность кэширования вложений.
Зачем кэшировать внедрения?
Производительность . Вместо того, чтобы каждый раз вычислять встраивания, вы можете извлекать их из кеша, что часто происходит быстрее. Экономия ресурсов ...
Максимальное повышение эффективности LangChain: обзор агентов и методов ReAct.
Максимальное повышение эффективности LangChain: обзор агентов и методов ReAct.
Человеческий интеллект уникален своей способностью сочетать целенаправленные действия с вербальными рассуждениями. Это позволяет нам быстро изучать новые задачи и принимать надежные решения даже в незнакомых ситуациях. Недавние результаты показали возможность сочетания словесных рассуждений с интерактивным принятием решений в автономных системах. Большие языковые модели (LLM) могут выполнять рассуждения по..
Как ChatGPT перенес чат-ботов в новое царство
Неудивительно, что ChatGPT покорил мир. Хотя это была первая общепринятая языковая модель, поддерживающая человеческие разговоры, она не была первой. Google LaMDA, о котором было объявлено на Google I/O 2021, был интегрирован в Google Assistant (получивший название Google Duplex) и мог принимать звонки от вашего имени. Посмотрите видео ниже.
Они никогда не обнародовали его из-за потенциальных этических последствий, а также из-за разногласий по поводу того, что он стал разумным. Вы..
MaterMemoriae Часть II
Я рад представить MaterMemoriae, приложение для изучения языка, которое поможет вам построить процесс изучения языка на основе проверенного и надежного метода: повторения. Есть латинская фраза «Repetitio mater memoriae» — повторение — мать памяти. Повторение — один из способов утверждения структуры информации. И в этом вся суть: добавление структуры в мир вокруг нас.
Мы с тобой рождаемся кричащими и плачущими в страшном и неструктурированном мире. Кричим, потому что у нас нет слов...
Все, что вам нужно знать о LangChain за 7 минут
Добро пожаловать в краткий учебник по использованию LangChain, библиотеки Python, которая упрощает использование языковых моделей OpenAI. Давайте погрузимся!
Настройка среды
Прежде чем мы начнем, давайте импортируем необходимые переменные среды. from dotenv import load_dotenv, find_dotenv…
MongoDB и Langchain Magic: руководство для начинающих по настройке приложения генеративного ИИ с помощью собственных…
Введение:
Представьте себе такой сценарий: перед вами стоит важнейшая задача — найти конкретный ответ, спрятанный глубоко в объемистом документе или обширной вики-странице. Вы знаете, что информация существует, но огромный размер и сложность контента делают ее выявление трудной задачей. Это все равно, что искать иголку в стоге сена, не зная, есть ли она вообще.
Это обычная проблема, с которой сталкиваются многие из нас, особенно при работе с нормативными документами, финансовыми..
Как создать агентов, использующих инструменты, с помощью LangChain
Научитесь использовать LangChain и Pinecone для создания агентов LLM, которые могут получить доступ к Интернету и базам знаний.
Агенты ИИ революционизируют наш подход к решению проблем. Создавая LLM, которые могут понимать, анализировать и использовать различные источники данных, мы начинаем поверхностно интегрировать агентов в наши процедуры. Эти агенты, владеющие инструментами, необходимы для более глубокого взаимодействия между нами и нашими моделями.
Рассмотрим LLM, который..
