Thành phố Cuồng loạn

Khái niệm nhận dạng thực thể Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER) là nhiệm vụ trọng tâm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tập trung vào xác định và phân loại các thực thể cụ thể như tên người, địa danh, tổ chức, ngày tháng hoặc số liệu trong văn bản. Công nghệ này đóng vai trò nền tảng cho các ứng dụng như trích xuất thông t ...

Xây dựng Hệ thống Phân tích Chính sách Văn Thông minh với LangChain: Giải pháp AI cho Phát triển Ngành Văn Hóa LangChain, với tư cách là một framework mạnh mẽ cho phát triển ứng dụng AI, đang mở ra những khả năng mới cho chuyển đổi số trong ngành văn hóa. Với khả năng tích hợp công cụ linh hoạt và chức năng tương tác mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, c ...

Lý do tiếp cận AI trong lập trình Frontend Hệ sinh thái internet hiện nay đang chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo. Đối với các kỹ sư phát triển giao diện người dùng, việc trang bị kiến thức về AI không còn là lựa chọn mà là yêu cầu tất yếu để nâng cao hiệu suất và chất lượng sản phẩm. Dưới đây là lộ trình và những kiến thức nền ...

Tổng quan về quy trình Model I/O Trong hệ sinh thái LangChain, việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ được chuẩn hóa thông qua quy trình Model I/O. Quy trình này bao gồm ba giai đoạn chính: Định dạng (Format): Sử dụng Prompt Templates để xây dựng đầu vào linh hoạt. Dự đoán (Predict): Kết nối và gọi các mô hình ngôn ngữ (LLMs hoặc Chat ...

LangChain là một framework mã nguồn mở hỗ trợ phát triển ứng dụng được điều khiển bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp các thành phần có thể tái sử dụng, tích hợp hệ sinh thái phong phú và giúp giảm đáng kể lượng code mẫu khi xây dựng ứng dụng LLM. Vòng đời ứng dụng LLM với LangChain Phát triển: Sử dụng các khối xây dựng sẵn như prom ...

Khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GLM-4-9B hoặc Qwen-7B-Chat được tải xuống cục bộ trong LangChain, người dùng thường gặp lỗi tương thích. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết cách khắc phục và tích hợp thành công. 1. Tích hợp GLM-4-9B-Chat với LangChain Để sử dụng mô hình GLM-4-9B-Chat trong LangChain, cần tạo một lớp LLM tùy chỉnh kế thừa t ...

Trong quy trình phát triển phần mềm truyền thống, việc tạo các kịch bản kiểm thử tự động cho ứng dụng web thường đòi hỏi kỹ sư kiểm thử phải chuyển đổi thủ công từ các kịch bản kiểm thử chức năng. Các công cụ tạo kịch bản tự động hiện có trên thị trường phần lớn dựa vào phương pháp ghi lại hành động của người dùng để tạo ra các bước kiểm thử. M ...

Phần I: Tư Duy Tổng Thể Với văn bản dài vượt quá giới hạn token của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cần thiết kế một pipeline **map-reduce** để chia nhỏ, tóm tắt từng phần và tổng hợp: Tải nội dung trang web. Chia thành các chunk có kích thước kiểm soát được. Tóm tắt ban đầu cho mỗi chunk (map). Tổng hợp tất cả các tóm tắt ban đầu (reduce). Nếu ...

Thiết lập môi trường tích hợp Để kết nối Dify và LangChain, bắt đầu với cài đặt Python 3.10+ và các thư viện cần thiết: # Cài đặt thư viện LangChain pip install langchain-core langchain-community # Cài đặt SDK Dify cho API pip install dify-client Cấu hình kết nối API Sau khi tạo ứng dụng trên Dify, sử dụng khóa API để thiết lập kết nối: from ...

Bài viết này hướng dẫn cách sử dụng LangServe để đóng gói ứng dụng LangChain thành một dịch vụ REST API, bao gồm thiết lập môi trường, viết mã, kiểm thử và triển khai sản xuất. Giới thiệu về LangServe LangServe là một thành phần trong hệ sinh thái LangChain, cho phép chuyển đổi các đối tượng Runnable (như chain, agent...) thành API REST nhanh ...