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本文介绍如何基于RAG实现知识库问答系统的输入内容纠错功能。通过加载本地知识库、构建向量数据库,结合大语言模型对输入文本进行检索比对与纠错优化,提升问答准确性。
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(三)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答优化
智能体(AI Agent)开发实战之【Coze】(一)治愈和疗愈系图文一键量产(附保姆级工作流)
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(二)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答
LangChain 是一个开源框架,专为构建与大语言模型(LLMs)相关的应用设计。通过集成多个 API、数据源和工具,助力开发者高效构建智能应用。本文介绍了 LangChain 的环境准备(如安装 LangChain、OpenAI 及国内 DeepSeek 等库)、代码实现(以国内开源大模型 Qwen 为例,展示接入及输出结果的全流程),以及核心参数配置说明。LangChain 的灵活性和强大功能使其成为开发对话式智能应用的理想选择。