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应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

参看:《LangChain 0.1.0版本正式发布，One More Thing将成了Agent落地生产的福音》说回到llamaindex Query pipeline，其核心能力是允许开发者针对不同的应用场景

Query Pipeline 大模型

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

具体来看：Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能，还带来了诸如 GPU 支持、Query 架构升级、更强的负载均衡调度能力、新的消息队列、Arm版本镜像、可观测性、

大语言模型

LangChain Agent原理介绍

: str) -> str: print("\nSearchTool query: " + query) return "这个是一个通用的返回"

langchain

chatglm3基础模型多轮对话微调

(query, history=history, role=role) inputs = inputs.to('cuda') eos_token_id&ensp

ChatGLM 微调

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

举例说明如下图所示：图2、通过Faiss搜索得到query相关的context 3.2、用query和context填充模版得到prompt 模版示例如下，可根据问答效果自行修改

langchain

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

This query will then be interpreted by a downstream text-to-SQL agent whichwill convert the query to

Agent QueryPipeline 大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

query = "what does the president say about Ketanji&ensp

开源模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

在那个脚本中，我们的问题是 Original Query: What Task Decomposition that work in 2022?

检索增强生成 Langchain

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

ensp; "content": "You're a query

RAG 大语言模型

9个范例带你入门langchain

Construct the correct sql query .

大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强大模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

不过不要紧，我们知识想通过大模型去理解用户的问题，生成一些“看起来”还不错的假答案） o Step2:利用向量化模型，将生成的k的假答案和用户的query变成向量

大模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

n' '<QA Pairs>' ) def generate_qa_document(cls, tenant_id: str, query

Dify 大模型知识库

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