LangChain框架的核心是“链（Chains）”的概念——一系列按特定顺序执行任务的相互连接的组件。但这些链（Chains）到底是什么，它们又是如何提升语言模型的能力的呢？在本文中，我们将深入LangChain的世界，探索其核心概念、基

LangSmith是一个调试、监控和分析多步骤任务（如代理执行）的工具。在这张图中，展示了一个AgentExecutor的过程，它利用多个步骤来处理用户请求。了解智能体开发更多细节，访问智能体Agent轻松入门专栏，内容包括：理解什么是智能

如下OSError表明在尝试从指定路径加载预训练的PyTorch模型权重时出现了问题。错误信息表明无法从提供的.bin文件中加载权重。这可能是因为文件损坏、不存在或者是因为文件格式不正确（例如，可能是一个TensorFlow模型而不是PyT

像GPT-4、GLM、Kimi等这样的LLM在庞大的公共数据集上进行了预训练，从而开箱即用地提供了令人难以置信的自然语言处理能力。然而，如果没有访问你自己的私有数据，它们的实用性是有限的。LlamaIndex允许你通过灵活的数据连接器从AP

人类在面对具有挑战性的任务时，往往会退一步进行抽象，从而得出高层次的概念和原则来指导推理过程，受此启发，研究人员才提出了后退一步（step-back）的prompt技术，将推理建立在抽象概念的基础上，从而降低在中间推理步骤中出错的几率。图中

实体（Entity）：实体是一个具有唯一身份并随时间持续存在的对象。例如，在银行应用程序中，客户和账户将是实体。实体在系统中具有唯一标识符，可用于查找或检索实体。这并不意味着标识符总是直接暴露给用户。它可以是GUID或数据库中的主键。值对象

Milvus是一个开源的向量数据库，用于存储、检索和分析向量数据。它支持多种索引类型，每种都有其特定的用途和优化方式。以下是Milvus支持的一些主要向量索引类型：FLAT（暴力搜索）在这种索引类型中，不进行任何预处理，每次查询都会与数据库

嵌入（embeddings）使用的增加了对能够有效存储和搜索这些嵌入的数据库的需求。专为管理向量数据而设计的向量存储，如Milvus、Pinecone、Chroma等，已经成为必需。它们是存储和检索由大型语言模型（LLM）生成的嵌入的基本框

虽然RAG（RetrievalAugmentedGeneration）的潜力显而易见，但最佳实践仍在发展之中。部署一个有效的RAG系统需要大量的实验来优化每个组件，包括数据集合（datacollections）、模型嵌入（modelembe