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文章 2024-05-04 来自：开发者社区

【LLM】基于pvVevtor和LangChain构建RAG（检索增强）服务

[toc] 前言检索增强生成（RAG）是一种技术，它通过使用来自外部来源的事实来增强生成式 AI 模型的知识库，从而提高其准确性和可靠性。RAG 使大型语言模型（LLM）能够对主题做出准确、自信和出色的响应。在本文中，我们将演示如何在应用程序中使用 RAG 技术。为此，我们将使用 Langchain 为 LLM 框架创建一个 Flutter 应用程序，并使用 pgVecto...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例5：用LangChain实现灵活的Agents+RAG，该查时查，不该查时就别查

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞 + 关注，持续学习，持续干货输出。一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览： ...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4：再战RAG问答，提取在线网页数据，并返回生成答案的来源

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞 + 关注，持续学习，持续干货输出。 +v: jasper_8017 一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览： ...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例3：深入LangChain源码，你不知道的WebResearchRetriever与RAG联合之力

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

【AI大模型应用开发】【RAG评估】2. 实战：LangChain x RAGAs x LangSmith联合评估RAG应用，兼看如何借助LangSmith有效学习LangChain

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】2. 一文全览LangChain数据连接模块：从文档加载到向量检索RAG，理论+实战+细节

大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习 LangChain 中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。最后，结合RAG基本流程、LangChain Prompt模板和输入输出模块，我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。 0. 模块介绍在前面文章中我...

文章 2024-01-31 来自：开发者社区

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。 1、Step Back Prompting Take A Step Back: Evoking Reasoning Via Abstraction In Large Language Models https://arxiv.org/pdf/2310.06117....

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更新时间 2025-03-06 12:57:47

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