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本教程，通过LangChain实现一个简单的YouTube视频搜索，遇到的搜索结果准确性问题，讲解如何使用查询分析技术优化，提到问题生成的准确性。

本章介绍了查询分解，将用户问题分解为子问题以便更好地检索。

本章讨论了使用OpenAI的语言模型进行查询扩展技术，生成查询的多个释义版本。

本章侧重于基于相似性搜索的索引中的假设性文档嵌入（HyDE）。它讨论了为有效的相似性搜索生成假设性文档，设置环境，并利用 LangChain 为问答机器人生成假设性文档。

有时候，我们有多个不同主题的本地知识库，针对不同的类型的问题，我们希望用不同的本地知识库来回答问题，这里就涉及到一个问题如何实现根据不同的问题路由（选择)到不同的本地知识库。

有时候，搜索质量和模型生成可能会受到问题具体细节的影响，用户输入的问题太细，导致向量搜索结果不理想。处理这种情况的一种方法是先生成一个更抽象的“退一步”问题，然后基于原始问题和退一步问题进行查询。

本章涵盖了信息检索中的查询结构化，设置环境，加载文档，定义查询模式，生成结构化查询以及排序结果。它演示了为过滤和搜索教程视频创建模式，并将用户问题转换为结构化查询。

本教程主要介绍借用大模型的**函数/工具调用**能力，实现结构化数据提取功能。

LangChain数据提取指南

通过向LLM提供参考示例，通常可以改善提取数据的质量。

本章讨论如何使用不同的方法处理长文本，如改变LLM，用蛮力分块，以及基于RAG的文本处理分块。它包括设置数据提取模式，并合并从文档块中提取的信息。

除了原始文本数据，您可能希望从其他文件类型（如PowerPoint演示文稿或PDF文件）中提取信息。

前面的章节基于大模型（LLM）的函数/工具调用特性实现数据提取，那么如果你使用的LLM不支持函数调用特性，我们可以基于提示词指令要求LLM返回指定格式的数据，然后通过代码转换LLM返回的文本数据。本章主要基于这个思路讲解如何提取结构化的数据。

本章介绍了LangServe的概述，包括其作用和功能，以及安装方法。还展示了示例应用程序，如部署OpenAI聊天模型和Anthropic聊天模型。此外，介绍了API文档、端点和Playground的详细内容，帮助用户深入了解LangServe的应用和功能。

本章介绍了LCEL的重要性，展示了如何使用LCEL来构建复杂链条，提供统一的接口和组合原语。通过对比展示了使用和不使用LCEL的代码片段，突出了LCEL简化流、批处理操作的便利性。

该章节介绍了LCEL（LangChain Expression Language）的基本示例：如何通过LCEL构建一个关于"讲笑话"任务的工作流，包括提示、模型和输出解析器的连接方式。通过代码演示了工作流的创建和每个组件的作用，最终展示了生成笑话的结果。

LangChain Expression Language (简称LCEL)是一种声明式的AI工作流编排方式，可以轻松地将多个处理步骤，像链条一样组合在一起，所以LCEL定义的工作流，在LangChain中称为链条(Chain)。

本教程详细指导您如何创建和运行个性化的AI助手，适用于客户支持、在线教育等多种业务场景。掌握核心对象如Assistant、Thread与Message的管理，并了解如何优化Assistant的响应能力和上下文处理。

学习OpenAI的TTS和STT技术

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kafka input插件 支持Logstash从kafka消息队列中的topic读取数据。 例子 kafka...