![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/15/66/8f/02be926d.jpg)
在路上
佳哥好,2021年9月,我跟着您的课程开始认识机器学习,2023年我才有机会实现第一个svm预测模型。今天又是种下一粒种子的好机会,努力并耐心地等待。
作者回复:AI开发,大模型的开发,今年是元年。我们是先驱者。
我很钦佩你的学习精神,未来属于我们这样的终身学习者。
谢谢你,兄弟。在你给我的机器学习课程留言一直感动着我,也激励着我多学,多创作,多分享。
在这个过程中,我付出了很多,更是收获了好多。
2023-09-11
17
抽象派
请问Python用什么版本?
作者回复:3.8以上的任意版本。
2023-09-11
2
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/a0/a4/b060c723.jpg)
阿斯蒂芬
LangChain 作为LLM模型的应用开发框架,个人理解是致力于为模型落地提供技术层面的“一站式”解决方案。或者说是把大模型相关的技术集成和最佳流程实践,通过模块化、链式的方式,为应用开发者提供易用的脚手架。
作者回复:说的好。LangChain它提供了指导开发者如何最有效地使用这些大模型的“最佳实践”。任何事情,我们站在巨人的肩膀上,不必自己从0开始。
2023-09-11
1
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/77/a9/846e2e85.jpg)
吴曦
搭建了基础的langchain问答机器人,怎样评估回答质量?有适合的指标吗?
作者回复:同学这个问题覆盖面比较大
1. 准确性:这是最直接的指标,即机器人的回答是否准确。你可以根据自己的业务场景为机器人准备一个包含问题和正确答案的测试集,然后比较机器人的回答与正确答案。
2. GitHub上面有很多评估大模型的指标、框架和数据集,也有很多人在做这个事情,我给出一个例子
https://github.com/openai/evals
3. 主观评价。毕竟是问答型机器人,有时候没有绝对的对错,主观感受很重要。
2023-09-12
9
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/a0/a4/b060c723.jpg)
阿斯蒂芬
欲登上LLM大船在AI的海洋中遨游,希望LangChain是那张对的传票🤓
作者回复:船票,同学,是船票😻
2023-09-11
7
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/19/bb/7d/26340713.jpg)
黄振宇
最近在死磕langchain 终于有中文的详细课程啦
作者回复:嗯呐,课程终于来了。同学,在死磕过程的学习中你一定大有收获,有什么好的见解一定要多分享。一花独放不是春 百花齐放春满园!!!
2023-09-11
8
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/1a/f3/41d5ba7d.jpg)
iLeGeND
深入浅出,相当清晰
作者回复:谢谢同学鼓励,也希望大家多多分享自己使用时发现的用例。
2023-09-11
4
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/1a/f3/41d5ba7d.jpg)
iLeGeND
老师能不能提供一下文章中代码完整源码
作者回复:有!同学去我的github, https://github.com/huangjia2019 , 找LangChain,我会把代码逐步都上传。
2023-09-11
9
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/4e/73/93e09e89.jpg)
dengyu
第一个例子就把langchain就串起来了。大牛就是大牛!
作者回复:嗯,学以致用!
2023-09-11
5
![](https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/20/04/d4/0b6de43b.jpg)
小渣
老师,langchain和llamaindex什么区别,如果只做RAG的话,是不是llamaindex就够了
作者回复:很好。刚好我两个都用。他俩有重叠之处。也都和大语言模型相关。LangChain应用面广,LlamaIndex更专。
Langchain 是一个更通用的框架,可用于构建各种应用程序。它提供了用于加载、处理和索引数据以及与LLM交互的工具。Langchain 也比 LlamaIndex 更灵活,允许用户自定义其应用程序的行为。里面有链和代理的思想以及实践。
LlamaIndex 专为构建搜索和检索这个功能而设计。LlamaIndex 也比 Langchain 更高效,使其成为需要处理大量数据的应用程序的更好选择。其实就是专注于文档检索——Indexing。这个LangChain里面有一个模块,基本上也覆盖了。
如果你的目标是构建需要灵活和可扩展的通用LLM应用程序,那么 Langchain 。如果你的目标是构建需要高效且简单的搜索和检索应用程序,那么 LlamaIndex 。
2023-09-12
26
编辑推荐
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/7e/79/7e6856f4fd2ab66b96ff80a19c614a79.jpg)
包含这门课的学习路径
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/99/02/996a69d911814a20eb71012fca4e2002.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_74,w_74)
AI大模型前沿知识
11门课程 14.2w人学习
看过的人还看了
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/65/c0/65dc525140a25af39b780aaae65821c0.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b5/5e/b52eceb45d542edf72d77b879154fd5e.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/e2/be/e2ca3fac4ce89053602b9e7a6d9c02be.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/d4/74/d46d28c922505c8070eff6daa3192d74.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/c6/63/c68f8834b42308fd22aa41c1ce249363.png)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/aa/4e/aa1005366bab254e69de8391e172394e.jpg)