# 微信公众号 RAG Agent 最终版 GitHub 文档 （已补全：项目目录、requirements.txt、Modelfile、Nginx反向代理、微信配置全流程、完整启动命令） # 🚀 项目介绍 本项目是一个**专为微信公众号设计的轻量智能对话Agent**，基于 `F...

## 安装 PHP ### 添加 PHP 扩展仓库 brew tap shivammathur/php ### 安装指定版本的 PHP brew install shivammathur/php/php@8.1 ### 安装扩展 brew ...

## 数据向量化 #读取 现有json文件，不需要分割的数据直接构建 import json from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from langchain_c...

##加载文件进行分割向量化存储到 faiss from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from langchain_community.vectorstores import FAISS...

# 14 - RAG Advanced (RAG 进阶) ## 快速开始 ```bash # 1. 安装额外依赖 pip install rank_bm25 chromadb langchain-classic # 2. 运行完整示例 cd phase2_practical ...

#Mac 使用transformers 库运行本地大模型使用全记录 ##下载大模型到本地 //创建本地运行虚拟环境 conda create --name vllm_dev python=3.12 conda activate vllm_dev //...

## 完整json对话日志注解 ``` { "messages": [ // ============================================== // 1. 用户提问 // ==============================...

#BaseLoader、Document源码分析 ##BaseLoader LangChain在设计时，要保证Source中多种不同的数据源，在接下来的流程中可以用一种统一 的形式读取、调用。 另一方面：为什么 PDFloader 和 TextLoader 等...

## 加载TXT的文件 #安装langchain_community # pip install langchain_community # 读取普通的文件 from langchain_community.document_loader...

# 大模型 RAG (检索增强生成) 详解 **RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)** 是目前大语言模型（LLM）应用中最主流、最核心的架构模式之一。它巧妙地结合了**检索系统**（类似搜索引擎）和**生成系统**（大语言模型），旨在解决大模...