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O que vamos aprender? 🤔 Neste tutorial, vamos explorar como usar a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com a biblioteca LangChain para integrar dados proprietários em Large Language Models (LLMs). Você vai aprender a melhorar as respostas do seu modelo usando dados externos, como páginas web ou documentos. Configuração Inicial ⚙️ Antes de começar, certifique-se de ter o Python instalado.

一、前言 使用 FastAPI 可以帮助我们更简单高效地部署 AI 交互业务。FastAPI 提供了快速构建 API 的能力,开发者可以轻松地定义模型需要的输入和输出格式,并编写好相应的业务逻辑。 FastAPI 的异步高性能架构,可以有效支持大量并发的预测请求,为用户提供流畅的交互体验。此外,FastAPI 还提供了容器化部署能力,开发者可以轻松打包 AI 模型为 Docker 镜像,实现跨环境的部署和扩展。 总之,使用 FastAPI 可以大大提高 AI 应用程序的开发效率和用户体验,为 AI 模型的部署和交互提供全方位的支持。 本篇在开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-WebSocket篇（五）基础上，学习如何集成Tool获取实时数据，并以流式方式返回 二、术语 Tool（工具）是为了增强其语言模型的功能和实用性而设计的一系列辅助手段，用于扩展模型的能力。例如代码解释器（Code Interpreter）和知识检索（Knowledge Retrieval）等都属于其工具。...

整体思路参考如下 1.首先单独conda create 一个环境，用来安装依赖 pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j 2.首先是基础代码，这一步先查看当前模型的能力是否能够提取出文本中的实体和关系。（在这之前，笔者尝试了deepseek,glm4等api）其中glm-4 api10次大概有2次能够识别正确结果。 后切换为qwen api，初步代码如下，参考的是langchain + neo4j #!/usr/bin/python from langchain.docstore.document import Document from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain_community.document_loaders import TextLoader from...