鐵人檔案
1. 介紹各種LLM platform的應用( eg. Dify、AnythingLLM、flowise等)
2. API 串接、AOAI 、 Gateway訪問AOAI
2. 如何優化LLM的回答
3. 地端的LLM部署方式(Ollama)
4. 開發LLM框架 (LangChain)
4. RAG 種類及方法(Naive 、 Advanced)
5. RAG評估指標
繼上次的LCEL教學後，有沒有對LangChain更上手了呢!接下來要教學的是如何讓LLM可以記得先前的對話紀錄&如何將記錄存到DataBase中這邊我...
加入記憶功能物件 - Memory 訊息記憶物件-ChatMessageHistory from langchain.memory import ChatMes...
今天要來介紹我們的Vector DB啦! MongoDB 介紹 why 需要 NoSQL? 隨著大數據時代的來臨，傳統的關係型資料庫（RDBMS）逐漸暴露出在處...
MongoDB Atlas 完整介紹 一、什麼是MongoDB Atlas？ MongoDB Atlas是由MongoDB公司提供的一個全託管的雲端資料庫服務...
連接MongoDB: 將訊息寫入 # 插入一筆資料 from dotenv import load_dotenv import os from pymongo...
寫入記憶性的問答到MongoDB中(連續問題) from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder f...
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Vector Database比較 想要實作RAG前，必須先選個Vector DB 來儲存你embedding的資料囉，下面這些筆者選了幾款常見的來做介紹，最後...
1. 什麼是 MongoDB Atlas？ MongoDB Atlas 是一個雲端平台，允許開發人員和企業在多個雲端服務提供商（如 AWS、Google Clo...
不知不覺，已經來到第20天了!前面已經了解LangChain基本語法與如何跟Vector DB串接起來接下來要討論的就是如何去檢索到資料囉!傳統上，Naive...
