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拆解LangChain的大模型记忆方案

之前我们聊过如何使用LangChain给LLM（大模型）装上记忆，里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder，可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。

大语言模型的应用探索—AI Agent初探！

前言大语言模型的应用之一是与大语言模型进行聊天也就是一个ChatBot，这个应用已经很广泛了。接下来的一个应用就是AI Agent。 AI Agent是人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）的概念，它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，通常基于机

C#开发单实例应用程序并响应后续进程启动参数

C#默认的WinForm模板是不支持设置单实例的，也没有隔壁大哥VB.NET那样有个“生成单个实例应用程序”的勾选选项（VB某些时候要比C#更方便），实现单实例可以有多种方法：检测同名进程：Process.GetProcessesByName(Process.GetCurrentProcess()

设计模式学习（二）工厂模式——抽象工厂模式

目录背景抽象工厂模式优点与缺点参考文章背景现在我需要开发一个相机操作模块，它可能在Windows下运行，也可能在Linux下运行。由于在厂家提供的SDK中，Windows下的SDK和Linux下的SDK是有区别的，因此对于一个品牌的相机，我们要创建两个类去封装这两个不同平台下的API。我们先使

如何让其他模型也能在SemanticKernel中调用本地函数

在SemanticKernel的入门例子中： // Import packages using Microsoft.SemanticKernel; using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion; using Microsoft.SemanticKerne

压力测试报告模版

压力测试模版版本历史版本号修订内容修改人内容摘要：结合渠道测试特色，介绍渠道压力测试报告中，应包含且不限于文档中的压测信息点。压测结论及分析： 1.压测结论：压力测试是否达标，说明详细的达标情况，目标TPS值，等。 2.压测分析：压测瓶颈点，及产生的原因压测过程中，发现的其他结论

图解CPU的实模式与保护模式

作者：小牛呼噜噜大家好，我是呼噜噜，由于x86保护模式是比较复杂晦涩的，所以特地单拉出来，实模式和保护模式一个重要的更新就是对内存的管理与保护，并且随着软件的发展，为了极致地压榨CPU的性能，硬件和软件都做出了许多努力，为了更好的管理内存，引入分段，分页，段页等等。本文会沿着内存的主线，穿插于实模

煤矿安全大模型：微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答

煤矿安全大模型————矿途智护者使用煤矿历史事故案例，事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据，微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。本项目简介：近年来，国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确保煤矿作业的安全，提高从业人员的安

我对《RAG/大模型/非结构化数据知识库类产品》技术架构的思考、杂谈

1、前言在6.28/29的稀土掘金开发者大会RAG专场上，我们公司CEO员外代表TorchV分享了我们在《RAG在企业应用中落地的难点与创新》其中最后分享了两个观点： AI在应用场景落地时有三个特点：功能小、质量高、价值大如果说做产品是把一横做好的话，那么去做企业落地服务就是一竖，从需求和方案

对Transformer的一些理解

在学习Transformer这个模型前对seq2seq架构有个了解时很有必要的先上图输入和输出首先理解模型时第一眼应该理解输入和输出最开始我就非常纠结有一个Inputs，一个Outputs(shift right)和一个Output Probabilities，首先需要借助这三个输入/输出来

中台框架模块开发实践-用 Admin.Core 代码生成器生成通用代码生成器的模块代码

之前分享中台 Admin.Core 的模块代码生成器，陆续也结合群友们的反馈，完善了一些功能和模板上的优化，而本篇将基于此代码生成器生成一个通用代码生成器模块的基本代码后续再在此代码的基础上进行完善，制作一个通用的代码生成器

python 无监督生成模型

本文详细介绍了python 无监督生成模型，主要介绍了无监督生成模型是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的方法。

你要的AI Agent工具都在这里

只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。

算法金 | 必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标

Python中使用MySQL模糊查询的方法

本文详细介绍了Python中使用MySQL模糊查询的两种方法，一种是使用pymysql库的方法，另外一种是使用mysql-connector-python库的方法。

聚类模型的算法性能评价

一、概述作为机器学习领域的重要内容之一，聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类，就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类，使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略，聚类算法有很多种，如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后

开源一个RAG大模型本地知识库问答机器人

弹指间，2009年大学毕业到现在2024年，已经15年过去了。前2天，看到自己14年在博客园写的一个博客，哪个时候是工作之余创业感兴趣的朋友可以看看我10年前发的一篇博客 https://www.cnblogs.com/likwo/p/3832795.html 目前全职创业中，用过不少开源软件，

MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具-微软云配置详解

MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，我们可以借助Azure提供的语音服务来实现语音合成和语音识别的功能。 Azure的语音服务应该是我用过的效果最好的服务了，微软还得是微软。很多小伙伴可能不知道应该如何配置，这里给大家提供一个详细的Azure语音服务的配置教程。项目已开

LangChain和Hub的前世今生

作为LLM（大模型）开发框架的宠儿，LangChain在短短几年内迅速崛起，成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。

视觉语言跨模态特征语义相似度计算改进--表征空间维度语义依赖感知聚合算法 ACM MM

论文链接：Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优

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