构建您的第一个 LLM 应用程序所需了解的一切：文档加载器、嵌入、向量存储和提示模板的分步教程

目录

如果您只是在寻找解释如何构建简单的 LLM 应用程序的简短教程，您可以跳至“6. 创建矢量存储”，您将拥有构建带有矢量存储、提示模板和 LLM 调用的简约 LLM 应用程序所需的所有代码片段。

介绍

为什么我们需要法学
硕士微调与上下文注入
什么是LangChain？

分步教程

1. 使用 LangChain 加载文档
2. 将文档拆分为文本块
3. 从文本块到嵌入
4. 定义您要使用的 LLM
5. 定义我们的提示模板
6. 创建向量存储

为什么我们需要chatgpt

语言的进化至今已经为人类带来了令人难以置信的进步。它使我们能够以我们今天所知的形式有效地共享知识和协作。因此，我们的大部分集体知识继续通过无组织的书面文本保存和传播。

过去二十年来为实现信息和流程数字化而采取的举措往往侧重于在关系数据库中积累越来越多的数据。这种方法使传统的分析机器学习算法能够处理和理解我们的数据。

然而，尽管我们付出了巨大努力以结构化方式存储越来越多的数据，但我们仍然无法捕获和处理我们的全部知识。

公司中大约 80% 的数据是非结构化的，例如工作描述、简历、电子邮件、文本文档、幻灯片、录音、视频和社交媒体