摩根士丹利预测，到 2050 年类人机器人（深潮注：与人类相似并能像人类一样行动的机器人）数量可能达到近 10 亿，以及埃隆·马斯克表示到 2040 年类人机器人数量将超过人类，关于未来几十年世界如何运作的讨论既令人兴奋又让人感到真实的担忧。 Binance币安 欧易OKX ️ Huobi火币️ 随着生产效率的提高、成本的下降以及材料和技术的进步…

本文深入探讨了在使用langchain和rag（检索增强生成）处理pdf文档时，检索准确性不足的常见问题。文章重点分析了嵌入模型选择对检索性能的关键影响，并提供了使用huggingface嵌入模型和不同大型语言模型（llm）的优化策略与代码示例，旨在帮助开发者构建更高效、更精准的rag系统，确保从文档中正确匹配所需信息。 引言：Langchain …

langchain结合检索增强生成（rag）技术，在构建基于私有文档的问答系统时展现出巨大潜力。然而，开发者常会遇到一个挑战：即便文档中明确包含问题的答案，rag系统也可能无法准确检索到相关的文档片段，导致生成不准确或不完整的回答。这在处理结构化程度较高的faq（常见问题解答）类pdf文档时尤为突出。 RAG检索不准确的常见原因分析 Langcha…

本教程详细阐述如何在gradio的chatinterface中集成chatgpt api，以实现异步流式输出。通过逐步累积并实时生成部分消息，解决了直接使用`yield`发送api响应块时常见的`valueerror`，从而构建出响应迅速、用户体验流畅的实时聊天机器人。 引言：构建实时流式聊天体验 在开发现代聊天机器人应用时，提供实时、流畅的用户体…

答案：Go中interface存储类型和值，可接收指针或值；方法集决定实现关系，*T包含T的方法；指针赋值避免拷贝并支持修改；nil指针赋值后interface非nil。 在Golang中，指针和interface的关系看似复杂，但只要理解它们各自的语义和底层机制，就能掌握它们如何协同工作。核心在于：interface保存的是“类型+值”，而这个值…

在使用openai微调模型时，若遇到“the model `xxxxx` does not exist”错误，通常是由于api端点选择不当。本教程将详细阐述如何根据微调模型的基础类型（gpt-3或gpt-3.5 turbo）选择正确的api端点（completions api或chat completions api），并提供相应的代码示例，确保您…

在使用openai微调模型时，开发者常遇到“the model `xxxxx` does not exist”错误。这通常是由于使用了错误的api端点或请求格式。本文将详细阐述不同基础模型（gpt-3与gpt-3.5 turbo）微调后对应的正确api端点（completions api vs. chat completions api）及请求参数…

本文详细介绍了如何使用Gradio的`ChatInterface`与OpenAI API实现异步流式聊天机器人。核心在于解决`async generator`直接`yield`导致`ValueError`的问题，通过在异步生成器中累积部分消息并实时`yield`当前完整消息，从而实现响应内容的逐字或逐句显示，提供流畅的用户体验。 构建异步流式聊天机…

本文详细介绍了如何在Gradio的ChatInterface中，利用OpenAI API实现异步流式输出，以提供实时的聊天体验。通过一个优化后的异步生成器函数，解决了直接使用`yield`导致的问题，确保内容能够逐块地、平滑地更新到用户界面。 引言：构建实时交互式Gradio聊天应用 在构建基于大型语言模型（LLM）的聊天应用时，实时流式输出对于提…

本教程旨在指导用户如何在基于langchain的rag（检索增强生成）应用中，利用langserve实现动态输入。我们将重点介绍如何通过langchain表达式语言（lcel）构建可接受动态问题和语言参数的链，并将其部署为langserve服务，从而允许用户在运行时灵活地提供输入，实现交互式问答体验。 引言：Langserve与动态RAG的结合 在…