写一个小dome,我们来使用自定义提示词模板：代码实现功能为：让大模型给函数生成说明fromqifan_aiimportCreateMyLLMfromlangchain.promptsimportStringPromptTemplateimportinspectdefhello_add(x,y):z=x+yreturnzstr_prompt="""\你是一个非常有经验的Python开发工程师。现在给你如下函数名称，你会按照如下格式，输出函数名称、源代码、中文注释。函数名称：{function_name}源代码：{function_source}中文注释："""classFunctionProm...

一.原则：想要写出优秀的提示词其实不难，只需按照以下规范书写即可1．立角色：引导AI进入具体场景，赋予其行家身份2．述问题：告诉AI你的困惑或问题、以及背景信息3．定目标：告诉AI你的需求，希望达成的目标4．补要求：告诉AI回答时注意什么、或如何回复二.langchain字符串提示词模板样例fromlangchain.promptsimportPromptTemplate##字符串模板prompt=PromptTemplate.from_template("""你是一个算命大师，请根据出生年月:{year}年{month}月,给这个名字{name}算命，算命依据周易算命来计算，按列表形式输出。...

智能客服——开启服务新体验在如今这个快节奏的数字化时代，相信大家都有过这样的经历：拨打客服电话，漫长的等待音让人烦躁不已；发送咨询邮件，却要等上好久才能收到回复。但现在，一款神器的出现，彻底改变了这种状况，它就是我们的AI智能客服。你能想象吗？无论何时何地，只要你有问题，它都能秒速响应，就像一个时刻待命的贴心小助手。当你在网上购物，对商品的尺寸、材质有疑问时，无需再焦急地等待人工客服上线，AI智能客服瞬间就能给出准确详细的解答。它熟知每一款商品的信息，从细微的产品特点到复杂的使用方法，都能对答如流。再比如，当你使用一款新的APP，面对复杂的操作流程一头雾水时，只需向智能客服提问，它就会以图文并...

使用few-shotPrompttemplate让大模型更懂你创建一个使用少量示例的提示模板(Prompttemplate)。少量示例的提示模板可以从一组示例(examples)或一个示例选择器(Exampleselector)对象构建本事例实现了生成单词反义词的功能直接记录代码：fromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain_core.example_selectorsimportSemanticSimilarityExampleSelectorfromlangchain_core.messagesimportSys...

从功能定位、知识库处理能力、用户体验、部署方式等方面对CherryStudio、AnythingLLM和Chatbox三款工具进行对比分析，1.功能定位与核心优势CherryStudio全能型协作平台：是一款商业软件，支持云端模型（如OpenAI、Gemini、DeepSeek-R1）与本地模型（如Ollama）的无缝切换，支持多模型对话对比，适用于复杂场景下的多任务协作。知识库构建与管理：在嵌入模型（如nomic-embed-text）的支持下，能高效处理本地知识库，回答内容更贴近投喂资料，适合企业级文档管理及学术研究。多模态与工具集成：支持文本、PDF、图像处理，集成代码高亮、Mermai...

残疾人辅具适配系统是一款综合性、智能化的服务平台，借助先进的信息技术，致力于为残疾人提供高效、精准、个性化的辅助器具适配服务，同时满足专委人员、基层志愿者、省市级管理人员的不同工作需求。以下是该系统的详细功能介绍以及系统架构说明。系统功能一、用户信息管理功能基础信息录入：系统支持详细录入残疾人的基本信息，包括姓名、性别、年龄、联系方式等，确保信息准确无误。残疾信息管理：对残疾类型（视力、听力、言语、肢体、智力、精神等）、残疾等级、残疾部位等进行详细记录和分类管理，为后续的适配工作提供基础数据支持。健康档案管理：全面记录残疾人的既往病史、康复情况等健康信息，形成动态的健康档案，为科学合理的辅具适...

过程：1.在网上爬取博客文章，这里以本站这三篇博文为例：http://www.xcbmz.cn/blog_detail?id=21（乡村便民信息站）http://www.xcbmz.cn/blog_detail?id=24（残疾人辅具适配系统）http://www.xcbmz.cn/blog_detail?id=17(AI智能客服系统)2.使用递归智能分割对文本进行分割3.使用文新一言嵌入模型建立向量空间数据4.构建提示语5.创建对话链5.创建检索器6.创建历史子链7.测试执行多轮会话代码如下：importbs4fromlangchain.chains.combine_documentsimp...

让大模型在我们本地向量空间回答问题：事例代码如下：fromlangchain_community.embeddingsimportQianfanEmbeddingsEndpointfromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain_core.documentsimportDocumentfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.runnablesimportRunnableLambda,RunnablePassthroughfr...

一.使用deepseek大模型，测试langchain结构化输出：代码：fromtypingimportOptionalfromlangchain_community.chat_modelsimportChatOpenAIfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefrompydantic.v1importBaseModel,Fieldfromlc_deepseek_aiimportCreateDeepSeekModel,CreateChartDeepSeekfromlangchain_core.runnablesimportRunnab...

LangChain与百度千帆集成调用文心一言大模型：一段最基本的调用代码：fromlangchain_core.messagesimportHumanMessagefromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParseros.environ["QIANFAN_AK"]="你的apikey"os.environ["QIANFAN_SK"]="你的密钥"chat=QianfanChatEndpoint(model="ERNIE-Lite-8K-03...