【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

目录

一、前言

二、前置准备

2.1 安装 Langchain必须的依赖

2.1.1 python环境

2.1.2 langchain openai 环境

2.1.3 准备一个apikey

2.1.4 langchain 核心组件

三、Langchain 各组件使用

3.1 Chat models组件

3.1.1 Invocation 使用

3.1.1.1 结果解析

3.2 提示词模板

3.2.1 什么是提示词模板

3.2.2 创建提示词模板

3.2.2.1 PromptTemplate 简单提示词模板

3.2.2.2 ChatPromptTemplate 聊天提示词模板

3.2.2.3 MessagePlaceholer 聊天提示词模板

3.2.2.4 少样本提示词模板

3.2.2.5 示例选择器

3.3 memory组件

3.3.1 ChatMessageHistory 案例代码

3.3.2 流式输出案例代码

3.4 向量数据库与文档检索

3.4.1 安装向量数据库

3.4.2 代码操作示例

3.4.3 组合大模型组件使用

四、写在文末


一、前言

OpenAI作为人工智能领域的先锋,其提供的API为开发者打开了构建智能应用的大门。而作为LLM领域的佼佼者Langchain,随着RAG在众多的领域进行落地实践,Langchanin的热度也越来越高,然而,想要在实际项目中有效利用Langchanin提供的各种能力,了解如何使用Langchain进行集成是非常重要的。本文将详细介绍如何使用OpenAI集成Langchain,并使用Langchain的各种核心组件能力。

二、前置准备

在正式开始使用Langchain之前,你需要在本地准备基础的开发和运行环境,比如python环境、Langchain组件等,参考下面的操作步骤即可。

Read more

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

一、背景说明 Clawdbot可以24小时待命(参考配置方式:Clawdbot(Moltbot) windows安装配置教程(含各种问题处理)),但是网页端使用起来比毕竟没那么方便,然而clawdbot支持多种渠道交互,这也正是这个AI助理的魅力所在,想想飞书发送一个消息,一个任务就完成了,这不就是老板指挥我做事的方式吗,来赶紧体验一波老板的感觉~ 二、飞书机器人创建 飞书开放平台构建机器人:https://open.feishu.cn/ 记录App ID 和 App Secret,一会要用: 三、自动安装插件 项目地址:https://github.com/m1heng/Clawdbot-feishu 这时候,就可以发挥clawdbot的能力了,直接让clawdbot给我安装: 我要安装飞书机器人,帮我按照这个命令安装:Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 到这个过程有点慢,安装了好一会没反应,我开始问了: 又过了好一会没反应,

无深度学习YOLOV8模型训练 无人机红外可见光光伏缺陷检测数据集 无人机/机器人搭载红外相机自动识别缺陷 光伏无人机红外可见光缺陷数据集 新能源智慧运维* 光伏电站智能巡检

无深度学习YOLOV8模型训练 无人机红外可见光光伏缺陷检测数据集 无人机/机器人搭载红外相机自动识别缺陷 光伏无人机红外可见光缺陷数据集 新能源智慧运维* 光伏电站智能巡检

无人机红外可见光光伏缺陷检测数据集一一对应数据,共650张 xml格式 1 红外可见光光伏缺陷检测数据集 的详细表格描述,基于你提供的信息(650张图像、一一对应红外与可见光图像、XML格式标注、共9类缺陷)。 📊 一、数据集总体信息 项目内容总图像数量650 张(每张包含 红外 + 可见光 一对图像)图像类型红外热成像图 & 可见光照片(一一对应)标注格式PASCAL VOC XML 格式(.xml 文件)数据划分未明确划分,建议按 7:2:1 分为训练/验证/测试集图像分辨率通常为 1024×1024 或 2048×2048(工业相机拍摄)应用场景光伏电站巡检、太阳能板缺陷诊断、AI辅助运维 🗂️ 二、数据结构示例 photovoltaic_defect_

【GitHub项目推荐--Video2Robot:从视频到机器人动作的端到端生成管道】⭐

简介 Video2Robot 是由AIM-Intelligence开发的开源项目,是一个端到端的管道系统,能够将视频或文本提示转换为机器人可执行的运动序列。在机器人技术、动画制作和虚拟现实快速发展的今天,如何让机器人执行自然、流畅的人类动作成为关键挑战。传统方法需要专业动画师手动设计动作,或通过复杂的运动捕捉系统,过程耗时耗力且成本高昂。Video2Robot应运而生,通过整合先进的视频生成、人体姿态提取和运动重定向技术,实现了从简单描述到机器人动作的自动化转换。 核心价值: * 自动化流程:将复杂的手动设计过程自动化,显著提高效率 * 自然动作生成:基于真实人类动作生成自然流畅的机器人运动 * 多模态输入:支持文本提示、现有视频、图像参考等多种输入方式 * 广泛兼容性:支持多种主流机器人平台,包括Unitree、Booster等 项目定位:Video2Robot填补了自然语言/视频到机器人动作转换的技术空白。与需要专业设备和复杂流程的传统运动捕捉系统不同,该项目通过软件管道实现了低成本、高效率的动作生成。项目特别注重易用性和可扩展性,通过模块化设计支持不同组件的替换和

【FPGA】Vivado 保姆级安装教程 | 从官网下载安装包开始到安装完毕 | 每步都有详细截图说明 | 支持无脑跟装

【FPGA】Vivado 保姆级安装教程 | 从官网下载安装包开始到安装完毕 | 每步都有详细截图说明 | 支持无脑跟装

安装包下载:Xilinx_Vivado Download Link(下好后可直接安装) 目录 (有安装包后,可直接跳转至 Step5,免得去官网下了,比较麻烦) Step1:进入官网 Step2:注册账号 Step3:进入下载页面 Step4:下载安装包 Step5:安装 Step6:等待软件安装完成 安装完成 Step1:进入官网 ① 我们可以选择在 XILINX 官网下载其公司旗下的产品 Vivado 🔍 官网地址:www.xilinx.com           (英文)www.china.xilinx.com  (官方中文网站) 👉 点击直达:Xilinx - Adaptable. Intelligent | together we advance_    (英文)