本文精心汇总了多家顶尖互联网公司在大模型进阶知识考核中的核心考点,并针对这些考点提供了详尽的解答。并提供电子版本,见于文末百度云盘链接中,供读者查阅。
一、大模型langchainmian
• 一、什么是 LangChain?
• 二、LangChain 包含哪些 核心概念?
• 2.1 LangChain 中 Components and Chains 是什么?
• 2.2 LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么?
• 2.3 LangChain 中 Example Selectors 是什么?
• 2.4 LangChain 中 Output Parsers 是什么?
• 2.5 LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么?
• 2.6 LangChain 中 Chat Message History 是什么?
• 2.7 LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么?
• 三、什么是 LangChain Agent?
• 四、如何使用 LangChain ?
• 五、LangChain 支持哪些功能?
• 六、什么是 LangChain model?
• 七、LangChain 包含哪些特点?
• 八、LangChain 如何使用?
• 九、LangChain 存在哪些问题及方法方案?
• 9.1 LangChain 低效的令牌使用问题
• 9.2 LangChain 文档的问题
• 9.3 LangChain 太多概念容易混淆,过多的“辅助”函数问题
• 9.4 LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题
• 9.5 LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题
• 十、LangChain 替代方案?
二、 多轮对话中让AI保持记忆的8种优化方式篇
• 一、前言
• 二、Agent 如何获取上下文对话信息?
• 2.1 获取全量历史对话
• 2.2 滑动窗口获取最近部分对话内容
• 2.3 获取历史对话中实体信息
• 2.4 利用知识图谱获取历史对话中的实体及其联系
• 2.5 对历史对话进行阶段性总结摘要
• 2.6 需要获取最新对话,又要兼顾较早历史对话
• 2.7 回溯最近和最关键的对话信息
• 2.8 基于向量检索对话信息
三 基于langchain RAG问答应用实战
答案部分见百度云盘
通过网盘分享的文件:04大模型(LLMs)langchain 面
链接: https://pan.baidu.com/s/1p1A30aqIPdc_QIIO_nkm6w 提取码: 8cgk
--来自百度网盘超级会员v5的分享