网站建设公司销售dede 网站版权信息

网站建设公司销售,dede 网站版权信息,网站换网址了怎么找,泰安房产网新楼盘房价#x1f50d; 为什么选择 LangGraph Elasticsearch#xff1f; Elasticsearch 原生集成主流生成式 AI 工具#xff0c;而 LangGraph 检索代理模板 是由 LangChain 开发的开源 RAG 应用框架。两者结合#xff0c;不仅能快速构建基于多模态检索的问答系统#xff0c;还能通… 为什么选择 LangGraph ElasticsearchElasticsearch原生集成主流生成式 AI 工具而LangGraph 检索代理模板是由LangChain开发的开源 RAG 应用框架。两者结合不仅能快速构建基于多模态检索的问答系统还能通过可视化流图显著提升开发效率。⚙️ 快速搭建指南5 步上手✅ 前置条件Elasticsearch 8.0支持本地或云端Python 3.9LLM 接入密钥如 中 Cohere 中、中 OpenAI 中、中 Claude 中 Step 1安装 初始化项目pip install --upgrade langgraph-cli[inmem]mkdir lg-agent-demo cd lg-agent-demolanggraph new lg-agent-demo选择模板 Retrieval Agent选项 4 Python选项 1模板选择界面若遇 SSL 错误可运行安装证书命令Mac/Applications/Python\ 3.9/Install\ Certificates.command Step 2环境与依赖配置python3 -m venv lg-demosource lg-demo/bin/activatepip install -e .cp .env.example .env编辑.env配置文件示例ELASTICSEARCH_URLhttps://your_elastic_urlELASTICSEARCH_API_KEYyour_elastic_keyCOHERE_API_KEYyour_cohere_key Step 3模型参数设置修改src/retrieval_graph/configuration.py文件配置使用的嵌入与生成模型embedding_model cohere/embed-english-v3.0query_model cohere/command-r-08-2024response_model cohere/command-r-08-2024 Step 4启动 LangGraph 服务langgraph dev成功后访问 Studio默认包含两个流程Indexer Graph用于文档向量化与注入Retrieval Graph用于检索文档并生成回答工作流界面 Step 5文档注入 实时问答注入测试数据以 NoveTech Q1 财报为例[ {page_content: NoveTech Q1 2025 Revenue: $120.5M...}, {page_content: AI 市场份额增长 15%开设两家新办公室...}]在 Retrieval Graph 中执行查询What was NovaTech Solutions total revenue in Q1 2025?系统将精准返回答案并展示引用文档⚡️ 增强功能预测用户接下来会问什么通过添加predict_query节点与提示词系统可预测用户可能的后续提问形成更连贯的交互体验。提示词样例位于prompts.pyPREDICT_NEXT_QUESTION_PROMPT 根据用户最近一次提问与返回文档预测用户可能会继续提出的 3 个自然问题...界面效果如下 为什么值得一试价值点描述 开发提效可视化流程图 模板化配置最快 30 分钟构建 RAG 应用 快速部署本地/云端灵活切换支持多种 LLM 与向量库接入 持久记忆支持状态保持、上下文追踪提高问答一致性 高度可扩展自定义 Node、增加预测模块、轻松迭代升级 完整代码开源模板GitHub 地址如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】