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「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

LLM与LangChain 等工具相结合，释放了内容生成、编码和分析方面的多种可能性，目前在ChatGPT插件中比较有代表性的插件就是code interpreter。

大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

2、输出解析为任何提示/查询提供格式说明，并人工为LLM输出提供“解析” LlamaIndex支持与其他框架(如guarrails和LangChain)提供的输出解析模块集成。

RAG 大模型

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

LangChain Demo 请参考基于 LangChain 的工具调用 Demo。

ChatGLM3 语音模型开源模型

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

而LangChain则自成一派，开发了一套能与LLM协同工作的通用应用开发框架。

生成式AI 榜单 AI应用

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等工具和框架投入了大量资源来研究和实现RAG技术。

RAG 检索增强

对于大模型RAG技术的一些思考

最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套： · 对文档进行切片 · 将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中 ·

RAG 大模型

大模型应用的10种架构模式

我们可以通过使用各种自主代理框架和体系结构来开发每个Agent及其工具，例如CrewAI、Langchain、LLamaIndex、Microsoft Autogen和superAGI等

大模型架构

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

Jina-ColBERT 很简单，因为它是基于 ColBERT 模型优化的，你可以轻松地在现有支持 ColBERT 的平台上使用，比如 Vespa、RAGatouille、fastRAG 和 LangChain

rag 大模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

需要的自取： PandasAI——让AI做数据分析 Quivr - 你的第二个大脑，由AIGC赋能 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 localGPT——一款100%本地布署且支持LangChain

大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

下面是一些基于ChatGLM衍生出来的大模型应用： langchain-ChatGLM：基于 langchain 的 ChatGLM 应用，实现基于可扩展知识库的问答。

大模型微调训练

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

参考大模型框架Langchain内置提示工程此外，在任务过程中，你可能还需要构建其他的prompt来完成其中的子任务，比如对产品信息进行对比并做表格化输出。

大语言模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

Anotated进行标注，然后再调用 SerpApi 的方法进行网络查询，其中的process_response方法是对查询结果进行解析，获取第一条查询结果提取内容并返回，具体实现可以参考 LangChain

ChatGLM3 大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

LLaMA-13B进行多机多卡训练 LLM应用开发大模型是基座，要想让其变成一款产品，我们还需要一些其他相关的技术，比如：向量数据库（Pinecone、Milvus、Vespa、Weaviate），LangChain

大模型 LLM

2023年人工智能行业总结

同时，也催生出了像langchain这样的语言模型框架，使得语言模型不再仅仅是一个简单的聊天工具。

人工智能 AGI 思考总结

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