今天我們開始來寫程式串接 Serverless 部署的 Llama-3.1-8B-Instruct。今天先來介紹我們的主角 LangChain。 LangCha...
上一篇我們介紹了LangChain並且簡單使用了一下,今天我們再繼續介紹一些常見的基礎用法! 各位應該都清楚知道prompt是什麼,我們在使用大語言模型時,pr...
本偏要來介紹這系列文的一大核心,就是LangChain! LangChain langchain是一個為了大語言模型(LLM)應用的框架,能簡化我們在開發時與語...
每天的專案會同步到 GitLab 上,可以前往 GitLab 查看。有興趣的朋友歡迎留言 or 來信討論,我的信箱是 nickchen1998@gmail.co...
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前言 昨天我們進行LangChain結合Diagram as Code RAG生成雲端架構圖的初步展示,但對於文件管理來說,要在本地端管理越來越多的文件,實在難...
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前言 day19、day20我們獲取了我們資料的來源,並且儲存成txt檔案,那麼接下來我們會運用這些外部資料源來進行LLM的提示工程RAG,再配合LnagCha...
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系列總目錄(持續更新中~) 本系列文章將全面覆蓋生成式AI開發的各個方面,從基礎概念到實際應用: 引言:自我介紹和系列文章背景 什麼是大語言模型LLM:基...
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前言 昨天我們利用streamlit快速建構出csv檔案的智能文件分析器,今天我們將文件分析器利用自定義的Loader擴充py、text、pdf等資料格式,甚至...
前言 前幾天我們利用外部資料的力量,來提示LLM,並且使得LLM得到更多內容的提示生成精確的回覆,那麼今天我們打算製作一個可以讓使用者自由選擇檔案的UI介面,並...
前言 我們已經介紹HTML、csv、txt、py檔案作為外部資料源,使得LLM可以得到額外的資訊,並且獲得更為精準的回應,那麼我們要介紹最後一個常見的外部資料源...
摘要這篇文章介紹了一種名為「Corrective RAG (CRAG)」的技術,旨在提升大型語言模型(LLM)在問答系統中的準確性和可靠性。CRAG 的核心思...
摘要這篇文章探討了檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 技術,它結合了資訊檢索和文本生成,以克服現有大型語...
摘要這篇文章探討了如何使用 LangGraph 與 LangFuse 打造全方位的 Agent 觀測系統。LangGraph 是一個用於構建複雜 AI 代理應...
前言 昨天和前天,我們使用網頁資料和CSV資料作為外部的資料源,今天我們會介紹使用txt檔案,或者是副檔名為py的檔案來進行匯入轉成向量,並作為資料源給LLM提...
前言 昨天我們利用網頁的資料來進行LLM的資訊擴充,今天我們嘗試不同的資料來源,這次我們試試看CSV檔案 正文 資料來源 我們使用政府的資料開放平台的低收入戶...
摘要這篇文章探討了多代理系統設計中監督者模式的應用和實踐。文章首先回顧了多代理系統的基本概念和協作模式,接著介紹了監督者模式的特性,並以台灣棒球和啦啦隊新聞處...
摘要這篇文章主要介紹了 Agentic Design Pattern 中的 Planning 模式,它賦予 AI 自主規劃的能力,讓 AI 能夠處理那些難以預...
摘要這篇文章主要探討了「AI 代理」領域的最新進展,以吳恩達團隊推出的 Translation Agent 開源工具為例,展現了 AI 如何革新翻譯的效率和準...
摘要這篇文章探討了大型語言模型(LLM)領域中的反思機制,特別是新興的 Reflexion 技術。它首先回顧了先前 Self-Refine 技術的局限性,例如...
前言 今天我們會展示以抓取新聞為外部資料源,並且用OpenAI的embeddingmodel將資料源轉成向量存入本地的向量資料庫,接著再將使用者詢問的問題,進行...
前言 昨天我們進行RAG的介紹、使用RAG的步驟與優劣勢,那麼今天我們將會介紹我們在LangChain使用RAG的詳細步驟,畢竟會需要外部資料源,我們之後會從資...
前言 之前我們有提到LangChain的結構 現在我們已經有Prompt、LLM、Chain現在我們要開始介紹Document的部分,我們會介紹提示工程的RAG...
前言 前天和昨天,我們進行promptTemplate和langServe快速部屬api的操作範例,但今天介紹及說明另外一個核心功能,結構化輸出structur...