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techsavvylangchain
LangChainAI
2 年前
truetechsavvylangchain

📼高级RAG与自我校正

本教程使用LangGraph和Groq来创建更可靠的RAG响应

你将学习如何创建一个自适应和自我反思的RAG系统,以及如何防止语言模型中的幻觉

https://www.youtube.com/watch?v=GXRveOki4kE

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我们的 @Llamaespa 五行代码快速入门对于用户开始构建 RAG(检索增强生成)管道非常有用,但显然不足以应对生产环境。问题 💡:如果你是一名高级/生产级 LLM(大规模语言模型)开发人员,你愿意自己构建什么,不愿意自己构建什么?显然,关于LLM框架是否在正确的抽象层次上运行有很多讨论。我们有大量的底层模块(工具调用、检索、查询管道等),但我们很好奇你对“使用 vs. 构建”的看法:1️⃣ 你想使用哪些模块而不是构建哪些模块(LLM、提示、文本分片器、检索器)2️⃣ 有哪些你希望库能解决但现在还没解决的痛点?3️⃣ 你觉得哪些编程模式很好用?(纯 Python、状态机等)非常希望得到你的想法 🙏
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