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LangChain 入门系列⑥：核心组件之 Agent 快速入门指南
理解Agents 通用人工智能（AGI）将是AI的终极形态，几乎已成为业界共识。同样，构建智能体（Agent）则是AI 工程应用当下的“终极形态”。 将 AI 和人类协作的程度类比自动驾驶的不同阶段： AI 等级（类比自动驾驶） 名称 特点 示例 L1 Tool 人类完成所有工作，没有任何显性的
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LangChain 入门系列⑤：核心组件之 Tools 快速入门指南
Tools概述 介绍 Tools 用于扩展大语言模型（LLM）的能力，使其能够与外部系统、API 或自定义函数交互，从而完成仅靠文本生成无法实现的任务（如搜索、计算、数据库查询等）。 LangChain 拥有大量第三方工具。请访问工具集成查看可用工具列表。
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LangChain 入门系列④：核心组件之 Memory 快速入门指南
4.LangChain使用之Memory Memory概述 为什么需要Memory 大多数的大模型应用程序都会有一个会话接口，允许我们进行多轮的对话，并有一定的上下文记忆能力。 但实际上，模型本身是不会记忆任何上下文的，只能依靠用户本身的输入去产生输出。
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LangChain 入门系列③：核心组件之 Chains 快速入门指南
3.LangChain使用之Chains Chains的基本使用 Chain的基本概念 Chain：链，用于将多个组件（提示模板、LLM模型、记忆、工具等）连接起来，形成可复用的工作流，完成复杂的任务。 Chain 的核心思想是通过组合不同的模块化单元，实现比单一组件更强大的功能。比如： 将
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LangChain 入门系列②：核心组件之 Model IO 快速入门指南
Model I/O介绍 Model I/O 模块是与语言模型（LLMs）进行交互的核心组件，在整个框架中有着很重要的地位。 所谓的Model I/O，包括输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)。分别对应着 Prompt Template，Model和Ou
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LangChain 入门①：什么是 LangChain？LLM 应用开发的 “好帮手”
1.LangChain概述 LangChain是 2022年10月 ，由哈佛大学的 Harrison Chase （哈里森·蔡斯）发起研发的一个开源框架，用于开发由大语言模型（LLMs）驱动的应用程序。 比如，搭建“智能体”（Agent）、问答系统（QA）、对话机器人、文档搜索系统、企业私有知识库等
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Ollama——开源本地ai模型搭建
Ollama简介 Ollama 是一个强大的框架，设计用于在 Docker 容器中部署 LLM（大型语言模型）。它简化了 AI 模型的开发和使用过程，解决了硬件配置和环境搭建的棘手问题。Ollama 可以在本地机器上运行模型，消除了基于云的解决方案所面临的延迟、数据传输和定制限制，同时提供更安全的环
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沉浸式翻译接入API V3
插件介绍 【沉浸式翻译】一款免费的（原文/译文）双语对照网页翻译插件，同时支持PDF翻译（保留原文档排版），视频双语字幕翻译（Youtube, Netflix等），EPUB电子书翻译等；支持调用人工智能AI翻译大模型（OpenAI (ChatGPT)、DeepL、Gemini(Bard) 等 ）对以
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Open WebUI搭建
Open WebUI简介 Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管 WebUI，旨在完全脱机操作。它支持各种运行环境，包括 Ollama 和与 OpenAI 兼容的 API。 如何使用可以参考：Open WebUI导入api v3接口