论文速览【LLM】 —— 【ORLM】Training Large Language Models for Optimization Modeling
标题：ORLM: Training Large Language Models for Optimization Modeling文章链接：ORLM: Training Large Language Models for Optimization Modeling代码：Cardinal-Operations/ORLM发表：2024领域：使用 LLM 解决运筹优化问题 摘要：得益于大型语言模型（LLMs）...
百度智能云通用文字识别（标准版）- java.lang.NoSuchFieldError: Companion
}} 异常信息 项目引入okhttp-4.12.0.jar 包后，还需引入okio-1.12.0.jar 配置完后测试出现下方异常 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: Companion at okhttp3.internal.Util.<clinit>(Util.kt:70) at okhttp3.OkHttpClient.<...
利用亚马逊云科技Bedrock和LangChain开发AI驱动数据分析平台
WS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案，帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS AI最佳实践，并应用到自己的日常工作里。 本次介绍的是如何在亚马逊云科技上SageMaker上利用LangChain框架开发代码调用Amazon Titan大语言模型，基于业务数据库Schema、用户问题以及提示词模板生成LLM链，调用大模型托管服务Amazon Bedrock上的AI大语言模型，生成业务...
在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台
案，帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS AI最佳实践，并应用到自己的日常工作里。 本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务Amazon SageMaker上搭建一个多模态LangChain Agent，通过ReAct逻辑让Agent通过Amazon Bedrock AI模型托管服务上的大模型对用户问题进行推理决定如何执行操作，通过调用一系列亚马逊云科技AI服务，如Amazon...
使用golang与智能合约进行交互
文章目录 使用golang与智能合约进行交互 一、go-ethereum 整体思路 二、使用ERC-20实操 1. 编译和部署erc-20合约 2. 获取合约abi文件 （准备好合约的abi文件 abi.json） 使用hardcat生成的json文件中获取 提取 ABI 的脚本 3. 准备好solc和abigen工具 4. 使用工具生成go代码 5. go代码编写 连接到区块链网络 创建智能合约对象 ...
LangChain的核心组件
LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的框架。它的核心组件包括以下几个部分： 1、提示（Prompts）：提示是提供给LLM的输入文本，用于生成响应。有效的提示管理对于引导LLM输出和定义任务至关重要 (DEV Community) (Elastic)。 2、语言模型（LLMs）：语言模型是生成基于输入提示的人类语言文本的引擎。LangChain 支持多种LLM，包括来自Op...
Kivy Language¶
Kivy Language — Kivy 2.3.0 documentation Kivy Language¶ Jump to API ⇓ Module: kivy.lang Added in 1.0.0 The Kivy language is a language dedicated to describing user interface and interactions. You could co...
Golang 开发实战day14 - Reciver Functions with Pointers
Golang 开发实战day14 - 接收者函数与指针 在 Golang 中，接收者函数是一种强大的工具，可以让我们更灵活地定义方法，提高代码的简洁性和可维护性。而指针则是 Golang 中另一种重要的概念，用于指向内存中的数据。当我们将接收者函数与指针结合使用时，我们可以获得更加强大的功能和灵活性。 1. 接收者函数与指针的基本概念 接收者函数: 接收者函数是一种与结构体或接口相关联的一组函数...
Python - 深度学习系列33 - ollama_langchain_ppt生成
run main.py,然后会弹出一个web页面，输入一个主题，然后就返一个ppt给你。整体过程大概1~2分钟，考虑是笔记本，而且也看到什么资源占用，所以可以认为是不太占资源的。 3 核心代码 使用langchain加载了ollama模型，生成数据 def slide_data_gen(topic): llm = Ollama(model="dolphin2.1-mistral", temperatur...
如何在LangChain的agent中记录对话历史
能力还是很重要的，比如在网页总结的agent中，如果它总结的格式不是我们想要的，我们就可以重新让他汇总整理下，显然这个功能在这里是不支持的。所以我们今天就来看下，如何让agent具备记忆的功能。 LangChain在早期曾推迟过Memory模块，但Memory模块目前被官方标记为beta版本，说是并为这边好投入生产，而且也不支持最新的LCEL语法，但是ChatMessageHistory这个功能是个例...