在本期中，我们的ChatGPT智能音箱Murphy成为了一个IKun。。。本系列视频教程将手把手教你从零打造一个自己的ChatGPT智能音箱，教程中将涵盖唤醒词检测、pyaudio模块使用、语音识别、语音合成、ChatGPT接口开发、ChatGPT高级工具定制等内容，使用大语言模型最新技术，帮你实现最为丝滑的ChatGPT交互方式！项目Github: https://github.com/MedalCollector/Orator

*LangChain*是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。LangChain框架截止0.0.147版本，OpenAI包装类对OpenAI的模型默认设置为davinci-003。Davinci的定价是$0.0200/1K tokens。这是非常昂贵的。相较于davinci-003，gpt-3.5-turbo的定价是$0.002/1K tokens。如果我们使用gpt-3.5-turbo，我们可以节省90%的成本。本期视频通

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。以文档作为知识库开发聊天机器人是当前非常火热的AI应用。当我们使用OpenAI的API，基于LangChain框架开发PDF聊天机器人，Token开销情况如何？开发与运营中的账单会怎样？本期视频我将通过Python脚本分享OpenAI的API调用的成本构成。总结如下，文档(PDF等)的语义化检索中，OpenAI的Token开销主要产生于以下阶段：1. 文档数据的

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍利用LangChain框架和Kor工具提供的extraction chain实现利用LLM从文本抽取结构化数据。参考文档LangChain Extractionhttps://python.langchain.com/en/latest/use_cases/extraction.htmlKorhttps://eyurtsev.github

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍利用LangChain框架和Kor工具提供的extraction chain实现利用LLM从文本抽取结构化数据。参考文档LangChain Extractionhttps://python.langchain.com/en/latest/use_cases/extraction.htmlKorhttps://eyurtsev.github

在这期视频中，我将为您演示如何以WTF学院的开源课程系列为数据源，使用OpenAI Embedding API实现文本向量化，开源产品Chroma作为向量数据存储，来提供基于WTF学院课程的语义化搜索。相较于视频 https://www.bilibili.com/video/BV14M411T7ZQ/，我们替换Pinecone为开源产品Chroma，来实现向量数据的存储。Chroma是一个开源的向量数据库，它可以存储和检索向量数据。Chroma的目标是为开发者提供一个简单的、高效的、可扩展的向量数据库

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍利用LangChain框架的SQLDatabaseChain实现以MySQL数据库为基础，以自然语言的形式进行SQL数据挖掘。参考文档SQL Chain examplehttps://python.langchain.com/en/latest/modules/chains/examples/sqlite.html源代码https://g

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍LangChain框架提供的Prompt模版类所提供的丰富功能。参考文档Promptshttps://python.langchain.com/en/latest/modules/prompts.html源代码https://github.com/sugarforever/LangChain-Awesome-Prompt-Template

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍如何利用LangChain框架提供的加载器加载如下文件资源，当然框架对文件类型的支持远多于此。1. URL2. PowerPoint3. ReadTheDocs4. PDF参考文档Document Loadershttps://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/docum

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍如何利用LangChain框架的StreamingStdOutCallbackHandler类实现在标准输出（比如控制台）的流式显示。参考文档How to stream LLM and chat model responseshttps://python.langchain.com/en/latest/modules/models/llm

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们再次利用langchain实现的ChatGPT式的交互式聊天功能，介绍另两种主要的会话历史记忆组件ConversationBufferWindowMemory与ConversationSummaryBufferMemory。这两种组件分别对Buffer Memory和Summary Memory做了折衷/组合，为特定的应用场景提供了更好的支持。本期视

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们再次利用langchain实现的ChatGPT式的交互式聊天功能，详解Summary与Buffer模式的差异。两种模式分别使用ConversationBufferMemory和ConversationSummaryMemory组件。通过利用这两种组件，分别进行15个问题的问答，通过Token开销和请求数两大指标来对比两种模式的差异，并总结它们的最佳应用

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。当我们使用OpenAI的API时，每个请求是有Token限制的。在为超大文本内容生成摘要时，如果将单一庞大的文本作为prompt进行API调用，那一定会失败。本期视频我将演示如何利用LangChain所提供的不同Chain Type（链类型），来绕过OpenAI的Token限制，实现任意长度文本的摘要生成。代码https://github.com/sug