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智能体开发领域正在迅速发展，LangChain也随之不断演变进化。虽然传统的LangChain智能体（尤其是基于AgentExecutor构建的）已经提供了稳定的服务，但LangGraph的出现带来了更为强大和灵活的解决方案。本文指导读者如何将智能体迁移至LangGraph，使迁移后的智能体能够充分利用LangGraph的最新技术优势。1传统LangChain与LangGraph传统LangChain智能体是基于AgentExecutor类构建的，为LangChain平台中的智能体开发提供了一种结构...

1Phi3Vision128KInstruct简介Phi3Vision128KInstruct属于Phi3模型家族，专为多模态数据处理而构建，支持长达128,000个令牌的上下文长度。该模型融合了文本和视觉数据，非常适合需要同时解释文本和图像的任务。其开发涉及5000亿个训练令牌，包括高质量的合成数据和经过严格筛选的公开可用资源。此外，通过监督微调和偏好优化等精细训练手段，Phi3Vision128KInstruct被打造成能够提供精确、可靠且安全的人工智能解决方案。Phi3Vis...

软件工程师日常工作中很大一部分是集成各种API和SDK。无论是搭建Stripe支付网关，还是整合MixPanel进行数据分析，常常需要投入大量时间研读文档，不断复制粘贴代码片段，期望能够顺利运行。为了解决这一痛点，本文带大家了解CommandDash——集成了顶尖API和SDK文档的IDE代理平台。通过CommandDash，能够简化这一过程，让集成工作更加高效。1安装Dash代理：快速开始集成在集成软件包时，首先要从市场上安装相应的Dash代理。以添...

1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据。这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用。比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索，甚至优化搜索结果排序等。传统上，嵌入向量的维度是固定的，通常取2的幂次方，大小介于64到4096之间。现在，有了套娃嵌入技术，我们可以根据不同的应用需求，灵活调整...

1OllamaOllama是一个开源平台，帮助开发者便捷地在本地计算机上设置和运行大型语言模型（LLM）。这个平台简化了下载、安装和使用LLM的流程。想要开始使用Ollama，首先需要下载它。你可以点击这里进行下载Ollama下载完成后，打开终端，输入以下命令来运行模型phi3：ollamarunphi3或者，这样，模型phi3的各个层就会被下载到你的电脑上。如果你想先下载模型再运行，可以使用：ollamapullphi3ollamarunphi3这样，模型phi3的各个层就...

1使用LlamaIndex和UnstructuredIO检索数据在数据检索领域，LlamaIndex以其强大的工具和技术，为用户带来了全新的检索体验。这个框架的亮点在于索引系统的灵活性，用户可以根据文档的具体内容，量身定制索引策略，以适应不同的文档结构。每种索引都设计得独具匠心，能够精准匹配各种文档结构，确保信息检索的准确性和高效性。对于包含大量表格的PDF文件，建议使用LlamaIndex推荐的RecursiveRetriever。这种递归检索技术的精髓在...

最近，RAG技术逐渐走红，但文档解析这一重要环节却鲜为人知。说到底，无论使用多么高级的检索和生成技术，最终效果都取决于文档本身的质量。如果文档信息不全或格式混乱，那么再怎么优化检索策略、嵌入模型或大型语言模型（LLMs）也无济于事。本文介绍三种流行的文档提取策略，并以亚马逊2024年第一季度报告中的表格解析为例，展示这些策略的实际应用。1文本解析器：基础工具文本解析器已经发展多年，这些工具能够读取文档并从...

微软推出的Phi3.5vision，把人工智能带到了成长的新阶段。这款AI模型擅长处理文本和图像，为图像识别和自动文字识别等任务带来创新的解决思路。本文介绍Phi3.5vision的技术亮点及其在实际场景中的应用。一、Phi3.5vision核心特性和功能Phi3.5vision处理文本和图像信息的能力全面且高效，能够胜任多样化的任务，成为众多应用场景中的得力助手，是行业中的佼佼者。核心特性支持长达128,000个token的上下文理解，让模型在处理长文...

最近，人工智能领域涌现的新搜索引擎MindSearch正成为行业的新宠。这款开源的搜索引擎具备卓越的信息处理能力，能够在几分钟内完成人类需要数小时才能做到的工作，充分展现出AI在信息检索和整合方面的惊人潜力。本文带读者了解MindSearch的核心特性，看其如何领先于竞争对手；同时，文章中还会提供指南，指导如何在本地搭建这款AI搜索引擎。1MindSearch简介MindSearch是由上海人工智能实验室联合研发团队推出的开源AI搜索框架，...

现如今，AI编程助手已经成为Python代码开发者的左膀右臂，这些AI助手通过智能化的功能，让编程工作事半功倍，同时代码质量也更上一层楼。本文分享10款好用的AIPython代码生成工具。1GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub创建的AI编程伙伴。能在你输入时实时推荐完整的代码行和整个函数。Copilot由OpenAICodex提供支持，后者在数十亿行公共代码上进行过训练。主要特点：支持Python等多种语言，提供精准的上下文代码补全与Visual...

自ChatGPT引领人工智能的新潮流以来，我们见证了大型语言模型（LLM）与私有数据结合的巨大潜力。这种结合不仅催生了功能强大的AI应用，也标志着AI专业能力的提升。然而，随着深入探究，我们发现传统的文本嵌入检索技术（Text2VecRAG）在处理知识库问答时仍存在局限。本文阐述如何通过图形RAG技术，有效填补这一空白，实现对知识库的深入挖掘和全面理解。1局部和全局问题文本嵌入检索技术让LLM应用能够稳定地根据知识库内容回答...

本文介绍如何利用GPT4omini模型和LangChain框架，构建一款能够迅速响应用户查询的AI搜索智能体。文章以一个具体问题为例，展示智能体的高效性能和成本效益。1智能体性能实例以查询WhatyearwasIBMfoundedandinwhatyearwasApplefounded问题为例，智能体不仅能够快速给出答案，而且在成本效益上也极具优势：仅消耗165个token，花费0.0000594美元，同时响应速度极快，首个token的响应时间仅为1,389毫秒。这里智能体配备了工具——Ta...

文本信息转化为知识图谱的技术，自问世以来一直是研究界的宠儿。大型语言模型（LLMs）的兴起让这个领域受到更多关注，但LLMs的成本之高令人却步。然而，通过对小型模型微调优化，我们可以找到一种更经济高效的解决方案。今天向大家介绍Relik，这是由罗马大学（SapienzaUniversityofRome）自然语言处理团队精心研发的快速、轻量级信息提取框架。1信息提取流程在不依赖LLMs的情况下，信息提取流程通常包括：上图呈现了信息提取的...

​智能体应用：融合前沿AI技术，提供自主决策和复杂任务处理的智能化解决方案。1引言智能体应用，依托人工智能技术，能够根据用户的输入和环境变化，独立自主地执行任务并做出决策。这些应用配备了尖端算法和工具，不仅能够制定行动计划，还能即时优化策略。智能体应用通过整合访问工具、逻辑推理和即时响应等功能，能够构建并推进复杂的工作流程，为用户带来智能化的解决方案。在理论探讨和未来预测方面，该领域更倾向于通过原...

使用孪生神经网络在PyTorch中实现签名验证的方法，以及在数据有限的情况下如何高效训练模型。在深度学习的领域里，神经网络几乎能处理各种任务，但通常需要依赖于海量数据来达到最佳效果。然而，对于像面部识别和签名验证这类任务，我们不可能总是有大量的数据可用。由此产生了一种新型的神经网络架构，称为孪生网络。孪生神经网络能够基于少量数据实现精准预测。本文介绍孪生神经网络的基本概念，教读者如何用PyTorch来搭建一...

在数据科学和应用开发不断演变的领域中，简化数据分析到交互式应用转换的工具日益重要。Python框架Taipy作为这一领域的关键参与者，以其独特的数据驱动应用创建方法脱颖而出。Taipy以其用户友好的设计和与Python数据科学生态系统的集成而著称。Taipy是什么？Taipy是一个旨在实现交互式应用快速高效开发的Python框架，尤其适用于数据科学项目。它满足了低代码开发解决方案的需求，能弥合复杂数据科学算法与用户友好应用之间的差...

随着Llama、Mistral、Gemma等开源大型语言模型（LLMs）的兴起，本地运行LLMs的实用性和必要性日益凸显，尤其是与商业模型如GPT3或GPT4相比时，其成本效益展现出明显的优势。本文指导读者如何结合Ollama、Llama3和Milvus搭建高效的检索增强生成（RAG）系统，创建一个能解答特定问题的Q&A聊天机器人。1RAG概述RAG，即检索增强生成，是一种通过融合额外的数据源来提升大型语言模型（LLMs）性能的技术。一个典型的RAG应用流程包括：...

检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识源，增强了大型语言模型的回答准确性和上下文契合度。尽管RAG在处理复杂异构信息时可能会忽略实体间的结构和联系，例如，向量数据库可能错误地将“员工”与“雇主”关联得更紧密，而非“信息”。知识图谱的引入有效解决了这一局限。它采用节点和边的三元组结构，如“雇主—提交—索赔”，清晰地表达了实体间的关系。这种结构化的方法让知识图谱在处理复杂数据搜索时更为精确和高效。1技...

本文分享一个开源项目——一款创新的生成式搜索引擎，能够实现用户与本地文件的智能互动。此项目在微软Copilot等现有工具的基础上，推出了一种开放源代码的替代方案，旨在推动技术共享与创新。1系统设计为构建本地生成式搜索引擎或助手，需要几个组件：内容索引系统：负责存储本地文件内容，并配备信息检索引擎，以便高效地搜索与用户查询或问题最相关的文档。语言模型：用于分析选定的本地文档内容，并据此生成精炼的总结性答...

本文带读者了解如何运用LlamaIndex和DSPy这两个工具来构建和优化检索增强型生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）系统。通过这两个框架的无缝结合，我们不仅能够简化开发过程，还能显著提高RAG系统的整体性能。接下来，将详细解析LlamaIndex与DSPy如何高效协同，带来1+1>2的效果。1LlamaIndexLlamaIndex是用于构建、管理和查询大型语言模型（LLM）索引的开源工具。其主要目的是简化和优化与LLM的交互过程，提供更高效的数据...