【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

目录

一、前言

二、前置准备

2.1 安装 Langchain必须的依赖

2.1.1 python环境

2.1.2 langchain openai 环境

2.1.3 准备一个apikey

2.1.4 langchain 核心组件

三、Langchain 各组件使用

3.1 Chat models组件

3.1.1 Invocation 使用

3.1.1.1 结果解析

3.2 提示词模板

3.2.1 什么是提示词模板

3.2.2 创建提示词模板

3.2.2.1 PromptTemplate 简单提示词模板

3.2.2.2 ChatPromptTemplate 聊天提示词模板

3.2.2.3 MessagePlaceholer 聊天提示词模板

3.2.2.4 少样本提示词模板

3.2.2.5 示例选择器

3.3 memory组件

3.3.1 ChatMessageHistory 案例代码

3.3.2 流式输出案例代码

3.4 向量数据库与文档检索

3.4.1 安装向量数据库

3.4.2 代码操作示例

3.4.3 组合大模型组件使用

四、写在文末


一、前言

OpenAI作为人工智能领域的先锋,其提供的API为开发者打开了构建智能应用的大门。而作为LLM领域的佼佼者Langchain,随着RAG在众多的领域进行落地实践,Langchanin的热度也越来越高,然而,想要在实际项目中有效利用Langchanin提供的各种能力,了解如何使用Langchain进行集成是非常重要的。本文将详细介绍如何使用OpenAI集成Langchain,并使用Langchain的各种核心组件能力。

二、前置准备

在正式开始使用Langchain之前,你需要在本地准备基础的开发和运行环境,比如python环境、Langchain组件等,参考下面的操作步骤即可。

Read more

【AI基础学习系列】五、AIGC从创意到创造

【AI基础学习系列】五、AIGC从创意到创造

AIGC从创意到创造 * 什么是AIGC * 了解AI * AI研究流派 * 内容生成方式的变化趋势 * AIGC发展和标志性事件 * AIGC现状 * AIGC适用场景 * NLP研究任务类型 * NLP研究领域 * 适用场景 * 落地场景 * AIGC常见平台 * AIGC进阶 * 提示词 * 提示词局限性 * AIGC使用 * RAG * RAG优势 * RAG局限性 * 工具 * 工具优势 * 工具局限性 什么是AIGC 了解AI AI是一个广泛而深入的概念,其定义可以从多个维度进行阐述。 基本定义:AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。 技术与应用:AI技术包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。这些技术使得机器学习能够像人类一样处理语言、音频、图像、视频等各种信息,并从中学习和推断。 底层逻辑与思维方式:AI的底层逻辑包括神经网络等计算模

实测Z-Image Turbo画板:小显存也能跑大图,AI绘画不再卡顿

实测Z-Image Turbo画板:小显存也能跑大图,AI绘画不再卡顿 1. 这不是又一个WebUI,而是一次显存自由的体验革命 你有没有过这样的经历: 刚下载好AI绘画工具,满怀期待点开界面,输入“赛博朋克少女”,按下生成—— 进度条卡在87%,显存占用飙到98%,风扇开始咆哮,屏幕突然一黑…… 再刷新,报错:CUDA out of memory。 关掉所有程序重试,结果还是黑图、崩坏、NaN值、白边、肢体错位…… 最后只能默默打开手机相册,把“灵感”截图发给朋友:“你看,我脑子里真有这画面。” 这不是你的电脑不行,也不是你不会写提示词。 这是传统扩散模型和粗糙WebUI共同制造的“显存焦虑”。 而今天实测的 ** Z-Image Turbo 本地极速画板**,彻底绕开了这个死循环。 它不靠堆显存硬扛,不靠降低分辨率妥协,也不靠删功能减负—— 它用一套从底层到界面的协同优化,让一台RTX 3060(

ComfyUI:重新定义AI绘画工作流的节点式创作引擎

ComfyUI:重新定义AI绘画工作流的节点式创作引擎

当Stable Diffusion(SD)在2022年引爆AI绘画革命时,大多数用户依赖的是WebUI这类“傻瓜式”界面——点击按钮即可生成图像,但灵活性被严重束缚。2023年,ComfyUI的出现彻底改变了这一局面:它将AI绘画拆解为可自由组合的“节点”,让用户像搭积木一样构建从文本到图像的完整逻辑链。这种“可视化编程”模式不仅解锁了SD底层功能的全部潜力,更催生了从图像修复到风格迁移的无限创作可能。本文将系统剖析ComfyUI的核心架构、节点生态、高级工作流设计及实战案例,帮助你从“按钮使用者”进化为“AI绘画工程师”。 一、ComfyUI核心价值:从“黑箱操作”到“全链路掌控” 1.1 为什么选择ComfyUI? 与WebUI(如Automatic1111)的“一键生成”不同,ComfyUI的本质是可视化工作流引擎。其核心优势体现在三个维度: 对比维度WebUI(Automatic1111)ComfyUI操作逻辑表单填写式,功能模块化节点连接式,逻辑可视化参数控制粒度预设参数为主,高级功能隐藏全链路参数暴露,支持细粒度调节扩展能力依赖插件,兼容性受限原生支持自定

AI 编程工具选型:Copilot、Cursor、Codex 核心差异

AI 编程工具选型:Copilot、Cursor、Codex 核心差异

【如文章引起大家共鸣,请“点赞”以及“转发”,以支持继续创作,谢谢大家!】 朋友们大家好!今天咱们不聊那些虚头巴脑的,直接来点实在的——AI编程工具选型,Copilot、Cursor、Codex这仨到底咋选?别急,我这就用最接地气的方式,给你唠唠它们的“脾气秉性”,保证你听完就能上手挑! 先说Copilot,这哥们儿可是“代码补全界的扛把子”!它就像你身边的“代码小秘书”,你敲代码时,它就在旁边默默观察,你刚敲个“for”,它立马给你补上“(int i=0;i<n;i++)”,那叫一个快!而且,它还支持多IDE,VS Code、JetBrains啥的,都能无缝对接。不过呢,Copilot也有个“小毛病”,就是它更擅长“补全”,对于复杂的代码重构或者项目级理解,就有点力不从心了。