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TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG) | 京东云技术团队

LangChain LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 可以使用链的方式组装这些组件,以便最好地完成特定用例。 围绕以上设计原则,LangChain解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 数据滞后,现在训练的数据是到 2021年9月。 token数量限制,如果让它对一个300页的pdf进行总结,直接使用则无能为力。 不能进行联网,获取不到最新的内容。 不能与其他数据源链接。 另外作为一个胶水层框架,极大地提高了开发效率,它的作用可以类比于jquery在前端开发中的角色,使得开发者可以更专注于创新和优化产品功能。 1、Model I/O LangChain提供了与任何语言模型交互的构建块,交互的输入输出主要包括:Prompts、Language models、Output par...

UData+StarRocks在京东物流的实践 | 京东物流技术团队

1 背景 数据服务与数据分析场景是数据团队在数据应用上两个大的方向,行业内大家有可能会遇到下面的问题: 1.1 数据服务 烟囱式开发模式:每来一个需求开发一个数据服务,数据服务无法复用,难以平台化,技术上无法积累 服务维护难度大:当开发了大量数据服务后,后期维护是大问题,尤其是618、双11大促期间,在没有统一的监控、限流、灾备方案的情况下一个人维护上百个数据服务是一件很痛苦的事,也造成了很大的安全隐患 业务需求量大:数据开发的同学常常会被大量重复枯燥的数据服务开发束缚,大量的时间投入在业务数据服务开发中 1.2 数据分析 找数据难:用户难以找到自己想要,即便找到名称相近的指标或数据,由于指标口径不明确也不统一也无法直接使用 用数难:由于目前数据分布在各个系统中,用户无法用一个系统满足所有的数据需求。特别是一线运营人员要通过每个从各个系统导出大量Excel的方式做数据分析,费时费力,同时也造成数据安全隐患 查询慢:用传统的Olap引擎,用户跑SQL往往需要几分钟才出结果,大大降低了分析人员的效率。 查询引擎不统一:系统可能有多种查询引擎组成,每一种查询引擎都有自己的DSL,增大了用户的...

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