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AI的关键技术有哪些，比如langchain

回答

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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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。

其他人在问
去ai味
要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。
2024-09-19
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，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-05
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程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 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。 代理：支持构建代理，可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，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 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的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。
2024-08-19
吴恩达关于使用hugging face 、langchain 创建自己应用的教程
以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。
2024-08-19
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程序，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利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能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： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。
2024-08-14
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程序，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，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能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： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。
2024-08-13
langchain 与 coze 的相同与不同？
LangChain 与 Coze 的相同点： 都是大模型中间层产品，提供了将大型语言模型（LLM）集成到各种应用中的能力。 LangChain 与 Coze 的不同点： 框架与技术：LangChain 是一个框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。而 Coze 是字节跳动推出的大模型中间层产品，目前没有明确信息表明它是否开源。 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，而 Coze 可能更侧重于提供商业化服务和产品。 简化开发：LangChain 通过提供现成的链（Offtheshelf chains）和提示模板（Prompt Templates），简化了 RAG 应用程序的开发过程。 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。 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。
2024-05-25