真需求-梁宁

大模型应用的思考

如何创建第一个简单的LLM应用程序

构建一个简单应用|🦜️🔗 LangChain

介绍如何设计和实现一个由LLM驱动的聊天机器人的示例

创建一个聊天机器人 | 🦜️🔗 LangChain

从（向量）数据库和其他来源检索数据，并与大模型的工作流集成

 从零开始实现高效数据检索

创建支持联网检索、连接本地知识库的问答Agent智能体

支持联网检索、连接本地知识库的问答Agent智能体创建 | 🦜️🔗 LangChain

从代码中理解 LangChain 相关概念

核心概念 | 🦜️🔗 LangChain

如何在文本数据源（本地知识库）上构建一个简单的问答应用程序。

创建检索增强生成（RAG）应用 | 🦜️🔗 LangChain

在RAG链式调用的基础上添加了整合历史消息的逻辑。然后构建了一个能够自主决定是否调用知识库查询工具的agent智能体。

创建一个拥有上下文记忆的RAG 链和agent应用 | 🦜️🔗 LangChain

介绍在数据库中创建数据库表问答系统的基本方法

构建一个基于SQL数据的问答系统 | 🦜️🔗 LangChain

建立一个将自然语言的问题转换成结构化对象并查询的RAG应用

建立一个将自然语言的问题转换成结构化对象并查询的RAG应用| 🦜️🔗 LangChain

创建一个可以回答关于PDF文件中问题的问答系统

构建一个基于PDF的问答系统 | 🦜️🔗 LangChain

主要对langchain大模型工具调用的原理进行了讲解，并对国内主流大模型使用langchain的工具调用能力进行了测试

主流国产大模型工具调用测试| 🦜️🔗 LangChain

如何为语言模型添加特别定制的工具调用支持

让大模型更加精确可控地调用工具 | 🦜️🔗 LangChain

如何在本地（例如，你的笔记本电脑）使用本地嵌入和本地大型语言模型来运行GPT4All或LLaMA2。

使用本地模型构建 RAG 应用| 🦜️🔗 LangChain

介绍在图数据库上创建问答链的基本方法

构建一个基于图数据库的问答应用 | 🦜️🔗 LangChain

MCP协议

从零开始理解LLM

大模型概念扫盲

Transformer

自注意力机制

混合专家模型（MoE）

过拟合与欠拟合

关于内部工具平台智能化建设的想法

notebook LM

在产品层面约束大模型的"不靠谱"

内部工具为什么复杂

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