当前位置： 首页 > news >正文 12.7 LangChain实战：1.2秒响应！用LCEL构建高效RAG系统，准确率提升41% news 2025/6/7 0:46:19 LangChain 表达式语言（LCEL）入门与实战：检索增强生成示例（RAG） 关键词：LCEL 表达式语言，检索增强生成，RAG 实现，多链整合，LangChain 实战 检索增强生成（RAG）核心原理 RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过知识检索+内容生成的双阶段模式，将外部知识库与大模型生成能力结合。其核心流程如下： 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/786079.html 相关文章： docker离线镜像下载 Nginx配置Ollama 访问api服务 TablePlus：一个跨平台的数据库管理工具 AI Coding 资讯 2025-06-03 垂起固定翼无人机应用及技术分析 godwork_ AT 5.2 摄影测量空三数据处理软件。 闲谈PMIC和SBC FTXUI::Screen 模块 《Effective Python》第六章 推导式和生成器——总结（基于智能物流仓储监控系统的数据处理） 1. 引言 《DeepSeek使用指南》开源知识库正式上线啦！ Spring AI开发跃迁指南（第二章：精进之道1——花样玩转LLM对话记忆功能） 小巧实用，Windows文件夹着色软件推荐 OD 算法题 B卷【矩阵稀疏扫描】 【知识点】openai请求参数如何转为大模型的字符串？ 如何将 iOS 性能调试融入日常开发流程？构建“默认监控机制”的实战经验（含 KeyMob 工具搭配） 【高等数学】（1）映射 二分查找的边界艺术：LeetCode 34 题深度解析 WebFuture：启动服务提示Job webfuture.service/start failed with result ‘dependency‘处理办法 大模型 提示模板 设计 动态规划（2） 从测试角度看待CI/CD，敏捷开发 基于YOLO-NAS-Pose的无人机象群姿态估计：群体行为分析的突破 YOLO训练及数据采集注意事项 压缩格式未知或数据损坏：如何应对压缩包无法打开的情况 用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2 情趣私域运营：打造高效转化的私域营销体系 C++11特性：enum class（强枚举类型）详解 leetcode hot100刷题日记——36.最长连续序列 金属膜电阻和碳膜电阻
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