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商务网站设计特色,工信部网站备案网址,网站开发费用怎么入账,搜索引擎不友好的网站特征本篇介绍Langchain相关面试题。 什么是 LangChain?LangChain 包含哪些部分#xff1f;LangChain 中 Chat Message History 是什么#xff1f;介绍一下LangChain Agent?LangChain 如何Embedding vector store#xff1f;LangChain 存在哪些问题及方法方案 一、什么是…本篇介绍Langchain相关面试题。什么是 LangChain?LangChain 包含哪些部分LangChain 中 Chat Message History 是什么介绍一下LangChain Agent?LangChain 如何Embedding vector storeLangChain 存在哪些问题及方法方案一、什么是 LangChain?LangChain 是一个基于语言模型的框架用于构建聊天机器人、生成式问答GQA、摘要等功能。它的核心思想是将不同的组件“链”在一起以创建更高级的语言模型应用。LangChain 的起源可以追溯到 2022 年 10 月由创造者 Harrison Chase 在那时提交了第一个版本。二、LangChain 包含哪些部分为了能够帮助大家理解附上LangChain的流程图如上所示。从上图可知主要包括以下部分**模型Models**这指的是各种不同的语言模型以及它们的集成版本例如GPT-4等大型语言模型。LangChain对这些来自不同公司的高级模型进行了概括并封装了通用的API接口。利用这些API用户能够方便地调用和控制各个公司的大模型。提示Prompts涉及到提示的管理、优化和序列化过程。在大语言模型的应用中提示词发挥着至关重要的作用无论是构建聊天机器人还是进行AI绘画有效的提示词都是不可或缺的元素。记忆Memory它负责存储与模型交互时的上下文状态信息。由于模型本身不具备保存上下文的能力因此在与模型交流时传递相关的对话内容上下文变得十分必要。索引Indexes用于将文档结构化以便更加高效地与模型进行互动。链Chains代表了对各种组件进行的一系列调用操作。代理Agents确定模型应当执行哪些操作它们会管理执行流程并监控整个过程直至任务完成。三、LangChain 中 Chat Message History 是什么Chat Message History 是 Langchain 框架中的一个组件用于存储和管理聊天消息的历史记录。它可以跟踪和保存用户与AI之间的对话以便在需要时进行检索和分析。Langchain 提供了不同的Chat Message History 实现方式包括以下StreamlitChatMessageHistory用于在 Streamlit 应用程序中存储和使用聊天消息历史记录。它使用 Streamlit 会话状态来存储消息并可以与 ConversationBufferMemory 以及链或代理一起使用。CassandraChatMessageHistory使用 Apache Cassandra 数据库来存储聊天消息历史记录。Cassandra 是一种高度可扩展和高可用的 NoSQL 数据库适用于存储大量数据。MongoDBChatMessageHistory使用 MongoDB 数据库来存储聊天消息历史记录。MongoDB 是一种面向文档的 NoSQL 数据库使用类似 JSON 的文档进行存储。四、介绍一下LangChain Agent?LangChain Agent 是 LangChain 框架中的一个关键组件专门用于构建和管理对话代理。这些代理负责根据当前的对话情况来确定接下来的操作步骤。LangChain 提供了一系列创建代理的方式例如 OpenAI Function Calling、Plan-and-execute Agent、Baby AGI 和 Auto GPT 等。每种方式都拥有不同级别的自定义能力和功能以便于开发者根据需求构建相应的代理。代理能够借助工具包来执行特定的任务或动作。工具包实际上是一组供代理使用的工具集合旨在执行特定的功能比如语言处理、数据处理以及外部 API 的集成。这些工具既可以是定制开发的也可以是预先定义好的覆盖了多种功能。以下为代码中集成的工具包五、LangChain 如何Embedding vector storeLangChain 框架提供了一种名为 “Embedding vector store” 的方法用于将文本数据转换为向量表示形式并将其存储在向量数据库中。这种方法可以有效地处理自然语言处理任务如文本分类、情感分析、命名实体识别等。以下是 LangChain 中 Embedding vector store 的基本步骤文本预处理首先对输入的文本进行预处理包括去除停用词、标点符号、数字等并进行分词或标记化操作。嵌入模型选择选择合适的嵌入模型例如 Word2Vec、GloVe、BERT 等。这些模型可以将单词或短语转换为固定长度的向量表示。嵌入计算使用选定的嵌入模型将预处理后的文本转换为向量表示。每个单词或短语都会被映射到一个向量空间中的点。向量存储将生成的向量表示存储在一个向量数据库中例如 Elasticsearch、Milvus 等。这样可以方便地查询和检索相似性较高的文本片段。相似性搜索当需要根据给定的查询文本找到相似的文本时可以使用向量数据库提供的相似性搜索功能。通过计算查询文本与数据库中已有向量的相似度可以找到最相关的文本。六、LangChain 存在哪些问题及方法方案LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题。LangChain为开发人员提供了一个标准化接口以便利用大型语言模型LLM来执行自然语言处理任务。尽管LangChain能够处理较复杂的数据结构它当前并不支持标准可互操作的数据类型。因此在使用LangChain处理数据时可能需要执行一些额外的处理和转换步骤。LangChain 太多概念容易混淆过多的“辅助”函数问题。LangChain包含了许多不同的模块和组件每个模块都有其特定的功能。例如有一些模块专门用于文本预处理、词嵌入、序列标注等任务。这些模块之间可能存在重叠的功能。LangChain提供了许多辅助函数这些函数可以帮助用户更方便地实现各种功能。然而过多的辅助函数可能会导致混淆因为有些函数可能具有相似的名称或功能但在不同的上下文中使用方式不同。此外一些辅助函数可能需要额外的参数或配置这可能会增加学习曲线。复杂性。从实际使用体验来看LangChain框架并不完美。例如LangChain中的提示词模板基本上只是对字符串的封装但该框架提供了多种类型的提示词模板它们之间的差异并不明显这带来了一定的冗余。此外这些模板缺乏安全性控制并且存在较多的冗余。有些提示词默认是预先设定的若要进行修改用户需要查阅源代码以确定修改位置这增加了使用的复杂性。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】