Neo4j x LangChain：深入了解新的向量索引实现

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将数据源同步到向量存储

最复杂和知识密集型的 LLM 应用程序需要运行时数据检索以实现检索增强生成 (RAG)。 典型 RAG 堆栈的核心组件是

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宣布我们的 23 年秋季学期学生驻场黑客计划

今天，我们开放首届学生驻场黑客计划的申请。 我们正在寻找 3-5 名学生与

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Streamlit LLM 黑客马拉松启动（以及我们希望看到的项目）

Streamlit 的 LLM 黑客马拉松今天启动，我们很高兴与他们合作将其变为现实。 我们一直在构建

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宣布 LangChain Hub

今天，我们很高兴推出 LangChain Hub——用于上传、浏览、拉取和管理提示的中心。（很快，我们将添加

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在 SQL-LLM 解决方案中整合领域特定知识

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TitanTakeoff x LangChain：为 LLM 增压本地推理

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提升您的底线和性能：OpenAI 的 3.5T 微调与 LangSmith

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Xata x LangChain：新的向量存储和内存存储集成

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聊天加载器：以您的声音微调聊天模型

摘要 我们正在添加一种新的集成类型 ChatLoaders，以更轻松地根据您自己独特的写作风格微调模型。 这些实用程序有助于

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使用 eparse 和大型语言模型总结和查询 Excel 电子表格中的数据

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使用 Ragas + LangSmith 评估 RAG 管道

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