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使用 GPT Vision 和 Langchain 从图像生成结构化数据

使用 GPT Vision 和 Langchain 从图像生成结构化数据

在当今这个视觉数据丰富的世界中，从图像中提取有意义信息的能力变得越来越重要。Langchain是一个强大的框架，用于构建大型语言模型（LLMs）应用程序，提供了一套多功能的工具来应对这一挑战。在本文中，我们将探讨如何使用Langchain从图像中提取结构化信息，例如计算人数和列出主要物体。 在深入代码之前，让我们先了解一下任务的背景。想象一下你有一张场景的图像，比如城市街道。你的目标是

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如何在本地运行 Nvidia 的 llama-3.1-nemotron-70b-instruct

如何在本地运行 Nvidia 的 llama-3.1-nemotron-70b-instruct

在开发者、研究人员和 AI 爱好者中，本地运行大型语言模型（LLMs）变得越来越受欢迎。其中一个引起广泛关注的模型是 llama-3.1-nemotron-70b-instruct，这是 NVIDIA 定制的强大 LLM，旨在增强生成响应的有用性。在本综合指南中，我们将探讨多种方法，以便在您的本地机器上运行此模型，首先介绍用户友好的 Ollama 平台。在开始之前，如果您正在寻找一个

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解锁 LLM 量化的 5 个关键点

解锁 LLM 量化的 5 个关键点

大型语言模型的量化 LLM量化目前是一个热门话题，因为它在提高大型语言模型（LLMs）的效率和在各种硬件平台（包括消费级设备）上部署方面发挥着至关重要的作用。 通过调整模型中某些组件的精度，量化显著减少了模型的内存占用，同时保持相似的性能水平。 在本指南中，我们将探讨LLM量化的五个关键方面，包括将此技术应用于我们模型的一些实用步骤。 #1. 理解量化 量

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LangGraph、LangChain、LangFlow、LangSmith：使用哪一个以及为什么？

LangGraph、LangChain、LangFlow、LangSmith：使用哪一个以及为什么？

探索 LangGraph、LangChain、LangFlow 和 LangSmith 之间的关键区别，了解哪种框架最适合您的语言模型应用——从工作流构建到性能监控。 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔LinkedIn

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RAG/LLM 和 PDF：使用 PyMuPDF 转换为 Markdown 文本

RAG/LLM 和 PDF：使用 PyMuPDF 转换为 Markdown 文本

以Markdown文本格式输入数据可以提高生成文本的质量 介绍 在大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）环境中，以markdown文本格式输入数据具有重要意义。以下是一些详细考虑因素。 LLMs 是强大的语言模型，可以生成连贯且具有上下文相关性的文本。然而，它们有时可能会产生缺乏事实准确性或上下文的响应。通过结合基于检

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RBYF：Qwen2.5–3B-instruct 非常棒。

RBYF：Qwen2.5–3B-instruct 非常棒。

修订基准：以您为反馈的全新3B模型来自阿里巴巴Qwen，是个令人惊叹的模型，我可以证明这一点！ 涌现属性的错觉在很大程度上是评估这些模型所使用的指标的产物。这是一个事实。 几周前，我决定做一个小反叛，放弃所有官方基准，开始自己做基准测试！ 这就是这个完全虚构的首字母缩略词RBYF的意义：以您为反馈的修订基准。其基本原则是，没有比您更好的评判者来验证一个大型语言模型的优劣。 老

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