在這篇博文中，我將分享如何使用 LangChain 實現一個基於 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的知識助手。通過一系列詳細的步驟、配置説明與優化技巧，你將能夠構建出高效的知識助手系統。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴已正確安裝。這包括 Python 環境以及相關的庫。以下是各依賴的兼容性矩陣：
在使用 OLLAMA 工具進行自然語言處理時，遇到“ollama key string”相關問題是很常見的。這種問題通常與 API 密鑰或字符串的配置項有關，導致服務無法正常工作。下面將對這一問題進行詳細的覆盤記錄，並提供解決方案、驗證測試、預防優化的經驗。 問題背景 在使用 OLLAMA 進行模型加載和句子生成時，用户可能會遇到如下現象：當輸入的 API 密鑰或字符串不正確時，
在當今技術迅猛發展的時代，“ollama generate”功能的出現引發了廣大開發者、數據科學家和技術愛好者的關注。此功能旨在生成交互式內容，賦能用户實現快速原型和創意的表達。在這篇博文中，我們將詳細探討如何解決與“ollama generate”相關的問題，全面分析其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、覆盤總結及擴展應用。 背景定位 在“ollama generate”功能推
在處理“langchain 加載本地 embedding”的過程中，我深入探討了如何有效地進行數據備份、恢復及災難管理，確保數據的安全與可用性。以下是我總結的最佳實踐和解決方案。 備份策略 首先，制定有效的備份策略是確保數據安全的基礎。我們可以使用甘特圖來規劃備份任務的時間安排和依賴關係。以下是一個示例的備份計劃： gantt title Backup Strateg
