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AI的关键技术有哪些，比如langchain

Answer

AI 的关键技术包括以下方面：

  1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。
  2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & Pre-Training）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。
  3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。
  4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。

LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用：

  1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。
  2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Generative AI的开发工具和基础设施的趋势

这张图描绘了Generative AI的开发工具和基础设施的趋势。它代表了在AI开发领域中，为满足不同需求，工具和基础设施正在逐渐模块化和专业化的趋势。图中的公司被分组到以下四个主要类别：1.Orchestration（编排）：涉及到的公司（如DUST、FIAVIE、LangChain等）提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。2.Deployment,Scalability,& Pre-Training（部署，可扩展性和预训练）：这个类别的公司（如UWA mosaicm、NMAREL、anyscale等）提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。3.Context & Embeddings（上下文和嵌入）：这个类别的公司（如TRUDO，Llamalndex，BerriAI等）提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。4.QA & Observability（质量保证和可观察性）：这个类别的公司（如Pinecone，drant，Vald等）提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。这些类别和公司的出现代表了人工智能技术的复杂化和专业化。随着技术的发展，更多专门针对不同AI开发阶段的工具和服务正在被开发和使用，这有助于提高开发效率和模型质量。

问：LangChain 和 RAG 有什么关系？

1.框架与技术：LangChain作为一个框架，提供了实现RAG所必需的工具和组件。RAG作为一项技术，可以在LangChain框架内得以实施和利用。2.模块化实现：LangChain允许开发者通过其模块化组件来构建RAG应用程序，例如使用LangChain的检索器（Retriever）和生成模型（LLM）来创建一个完整的RAG流程。3.简化开发：LangChain通过提供现成的链（Off-the-shelf chains）和提示模板（Prompt Templates），简化了RAG应用程序的开发过程。4.提高性能：利用LangChain实现RAG可以帮助开发者创建更高效、更准确的应用程序，特别是在需要大量外部信息来辅助决策的场景中。5.应用构建：LangChain通过其丰富的API和组件库，支持开发者构建复杂的RAG应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。总的来说，LangChain为RAG提供了一个强大的基础设施，使得开发者可以更容易地实现复杂的、基于LLM的应用程序，同时RAG作为LangChain支持的关键技术之一，能够帮助应用程序更好地利用外部知识源，提升应用的性能和准确性。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单

随着越来越多的AI模型和产品的出现，帮助构建、改进和监控它们的工具变得比以往任何时候都更加重要，因此几年的奖项又出现了一个新的类别。这个类别的入围者帮助AI创作，者为他们的产品选择合适的AI API并在它们之间切换（如EdenAI）、快速创建和部署LLM插件（如Langdoc）或LLM应用程序（如LLM Spark），以及追踪和调试复杂的LLM应用程序（如Langfuse）。Langfuse（免费可用）——大模型应用的开源追踪和分析工具：Langfuse为大模型应用提供开源可观测性和分析功能。可观测性：在可视化界面中探索和调试复杂的日志和追踪。分析：使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。Eden AI（免费可用）——将顶尖AI API融合为一：将Eden AI集成到产品中，实现以下目标：通过为每项AI任务选择正确的AI API来提高准确性和降低成本通过集中管理使用限制和成本监测，让你更加放心不断探索市场上新兴的AI能力。Langdock（免费可用）——在几分钟内创建、部署、测试和监控ChatGPT插件：将你的API连接到Langdock，并将其作为插件部署到所有大模型应用中，如ChatGPT和LangChain（Bing和Bard即将推出）。然后使用Langdock内置的测试功能来确保一切按预期工作，并在插件扩展时进行监控。

Others are asking
LangChain是什么
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和作用： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 代理：支持构建代理，使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件。 RAG 作为技术，可在 LangChain 框架内实施和利用。 LangChain 允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 通过提供现成的链和提示模板，简化 RAG 应用程序开发过程。 利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需要大量外部信息辅助决策的场景。 通过丰富的 API 和组件库，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2024-12-26
目前国内有哪些AI工具，他们分别在哪方面比较厉害
目前国内有以下一些比较出色的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。但某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能存在不足。 2. 编程类： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，可为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择。
2024-12-26
即梦AI教程
以下是关于即梦 AI 的教程： 即梦 AI 作图教程 1. 打开即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 即梦 AI 简介 即梦是剪映旗下类 Sora 的 AI 视频生成工具，原名 Dreamina，已于 2024 年 5 月正式改名为“即梦”。这段时间在内测，大家测完普遍反馈不错，但也存在一些缺点。 优点 动效方面采取了比较激进的策略，需要很强的动效需要表现的时候可以考虑使用。 超预期的，它对画面识别非常准确。 优势在于（但不限于）人物微表情、汽车行驶等画面的表现。 首尾帧相连的功能。 对于简单的画面有非常不错的表现力，能够让主体完成超出预期的流畅动效，尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现非常惊艳。 缺点 精度不太够，后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 成也动效，败也动效，丰富的动效带来的是画面容易“出轨”的问题，导致 Dreamina 的画面稳定性有不足。 为了更丰富的动效，视频的输出存在掉帧等问题。 但运动幅度不能开的太过，否则会有用力过猛的感觉，且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 一键生成 Jellycat 教程 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的XXXX……随便发挥您的创意！ 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您心仪的图片效果。 案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g 关注「烧拍 AI」了解更多 AI 资讯！
2024-12-26
初学AI
对于初学者学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-26
ai提示词
以下是关于 AI 提示词的相关内容： 在舞蹈音乐方面，有 108 个用于生成 AI 舞曲的提示词，例如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”，每个提示词都精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。这些提示词涵盖了各种舞曲子流派，如节奏感强的四四拍鼓点、电子低音、易于记住的合成器旋律、流行音乐风格的主唱、明亮的和弦音效、适合在夜店播放的混音以及高潮部分等。 对于 SD 新手入门的提示词，有以下相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：
2024-12-26
生成式 AI 的人机协同
生成式 AI 的人机协同主要分为以下 3 种产品设计模式： 1. Embedding（嵌入式）：人类完成大多数工作。 2. Copilot（副驾驶）：人类和 AI 协同工作。 3. Agent（智能代理）：AI 完成大多数工作。 在 Agentic Workflow 中，不同角色的 Agent 可使用 Multiagent Collaboration 的方法，按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色，其诉求可通过 Agents 拆解成多个独立任务，遵循不同工作流，生成大体符合期望的输出结果，再进行修改达到可用阶段。 从原子能力层思考，可抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，所有这些都围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”几个词，构建最底层的信息处理逻辑，如同四个齿轮相互衔接运转，从需求输入到结果输出，围绕信息加速推动。 此外，搜索引擎作为互联网基础设施和入口，与基于大模型的聊天机器人在解决问题的目标上根本一致。自 ChatGPT 发布，其问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。 在智能时代，软件应从简洁开始，逐渐变成无所不在的助理或智能体，辅助甚至直接完成任务，人机协作重点在于目标与结果，AI 劳动力的终极目标是完全自动化并融入人类社会。 在教育领域，ChatGPT 掀起生成式人工智能浪潮，教育圈受到影响。人机协同共创人机混合智能，培养高阶通识能力、跨学科创新思维、协作与互动，涉及知识获取与处理、多模态多样化内容、伦理辨析与讨论等方面，形成了多种教育模式和理念的发展与融合。
2024-12-26
langchain是干什么的
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 4. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能维护状态。 5. 为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 此外，LangChain 允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力。它是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景的开发者。LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
我想要关于 LangChain 的相关知识
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和优势： 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并构建应用。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 支持多种用例，可与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 4. 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许通过模块化组件构建 RAG 应用。 简化开发：通过现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：帮助创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 5. 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，考虑了应用安全性和用户数据隐私保护，多语言支持，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
Langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序，如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时，LangChain 提供以下组件： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为高维向量，用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）
2024-11-21
LangChain的技术方案和应用场景
LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。 其技术方案具有以下特点： 提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型。 注重简化开发流程，让开发者能将更多精力投入到应用的核心价值创造上。 支持广泛的模型，具有良好的可扩展性，能适应业务需求的变化。 在应用方面： 作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新。 提供全面的文档和示例代码，有助于新用户快速掌握。 充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护。 是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-01
langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义处理步骤的链；支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具；支持多种用例，可与外部数据源交互并提供内存功能。 与 RAG（检索增强生成）的关系：LangChain 作为框架提供实现 RAG 所需工具和组件，RAG 作为技术可在其框架内实施利用；允许通过模块化组件构建 RAG 应用，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 叶清介绍了提示词链的搭建，以用 AI 批量生成拆书稿为例，展示了利用 LangChain 将语言模型与应用程序连接，实现自动生成大量内容的方法。
2024-10-31
智能体是什么？设计框架及关键技术是什么？如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性：适应不同任务和环境。 3. 泛化能力：将学到的知识泛化到新情境，解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体，可参考以下流程： 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流，整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略，流程包括： 1. 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型分析信息，提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：将处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-04