LangChain框架已正式支援OpenVINO！
透過LangChain，開發者可以輕鬆構建基於RAG或者Agent流水線的複雜應用體系，而目前我們已經可以在LangChain 的關鍵元件LLM、Text Embedding和Reranker中直接呼叫OpenVINO進行模型部署！
用OpenVINO和LangChain打造你專屬的RAG問答系統
隨著生成式AI的興起，和大語言模型對話聊天的應用變得非常熱門，但這類應用往往只能簡單地和你「聊聊家常」，並不能針對某些特定產業提供非常專業和精準的答案。那有沒有辦法讓你的模型學習到新的知識呢？當然有!在沒有足夠GPU運算資源對模型進行重新訓練的情況下，RAG方式對普通使用者來說更友善。本文就要來探討如何利用OpenVINO以及LangChain工具構建屬於你的RAG問答系統。
輕鬆利用OpenVINO結合LangChain與Llama2打造智慧小助手
LLM大模型存在很多痛點，包括但不限於資料陳舊、無法和外部元件互動等，本文旨在使用 OpenVINO 2023.1新版本的特性加速Llama2模型，為Llama2客製化Prompt，並用LangChain 實現可連網取得最新消息的輔助搜尋功能