什么是NVRAM？ 在计算机硬件领域，必不可少的一个设备就是存储器，信息化的处理离不开对信息的保存，因此各式各样的存储器也就呈现在我们的面前，而半导体存储器就是其一。在一台电脑中，我们最熟悉的半导体存储器主要用以下三种：用于存储BIOS信息的EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory，电可擦写可编程只读存储器），
当计算机运行速度变慢时，很可能与RAM不足有关。那么我们应该如何解决这一问题呢？什么是RAM？RAM的英文全称为Random Access Memory，意思是随机存取存储器，它是与CPU直接交换数据的内部存储器，可以随时读写（刷新时除外），而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时资料存储介质。RAM存储器还分为静态随机存取存储器（SRAM）和动态随机存取存储器（DRAM）两大类
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2024-02-20 07:35:09
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摘 要：
主要介绍闪速
存储器
的特点、技术分类及其发展趋势,其中包括闪速存储器的制造工艺、供电、读写操作、擦除次数、功耗等性能比较。
关键词：
闪速存储器 NOR技术 DINOR技术 NAND技术 UltraNAND技术
一、 闪速存储器的特点闪速存储器（Flash Memory）是一类非易失性存储器NVM（Non-Volatile Memory）即使在供
电脑蓝屏相信大家都遇到过，其实偶发的蓝屏，别担心，这种情况是偶发BUG或者软件冲突引起，Win10已经很智能咯，出现蓝屏后，不严重的问题，系统会自动修复，建议大家正常使用就好了。 但是如果频繁或规律性的出现蓝屏，还是要引起重视的，接下来小硕就给大家说说蓝屏出现的原因和对应解决方案！首先，蓝屏分为开机蓝屏和运行过程中蓝屏。开机蓝屏内存问题先确认是否加装过内存，是否是内存条兼容性问题导致。
目录LangChain是什么 如何使用一、需要大语言模型二、LangChain的模块
1. LLM：从语言模型中输出预测结果2. Prompt Templates: 管理LLMs的Prompts3. Chains：将LLMs和prompts结合起来4. Agents：基于用户输入动态地调用chains5. Memory遇到的错误LangChain是什么 如何使用经过了ch
在现代的自然语言处理应用中，使用 LangChain 的 Memory 加载离线模型成为了一个重要的技术解决方案。本博文将详细介绍如何实现这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展，帮助开发者更加高效地利用 LangChain 的强大功能。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的配置正确。本节将对环境的依赖进行详细说明，并提供版本兼容性矩阵以及多平台的
在LangChain for LLM应用程序开发中课程中，学习了LangChain框架扩展应用程序开发中语言模型的用例和功能的基本技能，遂做整理为后面的应用做准备。。
原创
2024-06-18 17:10:07
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大多数LLM应用都具有对话功能，如聊天机器人，记住先前的交互非常关键。对话的重要一环是能够引用之前提及的信息，这些信息需要进行存储，因此将这种存储过去交互信息的能力称为记忆 ( Memory )。
原创
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2024-07-05 10:18:25
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在当今的技术环境中，数据处理和自然语言处理变得愈发重要。langchain和chroma的结合，可以极大地提升我们的数据处理能力，特别是在构建智能搜索、推荐系统等场景下。
在我们的业务场景中，我们需要处理海量文本数据，支持复杂的查询，同时确保响应速度。这时候，我们需要为不同业务需求设计合适的结构模型。我们可以用一个简单的数学模型表示我们的业务规模：
\[
N = P \times \frac{
在使用LangChain的过程中，有时需要通过代理来处理网络请求，尤其是在受限的网络环境中。本文将详细介绍如何配置和使用LangChain与代理一起工作的步骤，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，确保您已经具备以下基础环境：
- Python 3.8及以上
- pip 包管理工具
- 安装 LangChain 及必要的依赖
以下是适
在 AI 和机器学习的发展过程中，LangChain 作为一个流行的框架，已经逐渐成为了开发人员实现多语言模型的首选工具。然而，随着计算需求的不断增加，如何利用 GPU 来提升 LangChain 的性能和效率，是一个亟待解决的问题。本文将深入探讨 LangChain 使用 GPU 的相关技术，进行适用场景分析，并提供实战对比、选型指南，以及生态扩展的信息，以帮助开发者做出更明智的技术选择。
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为大模型效率不足而发愁？还在为大模型背后的成本感到困扰？那么，为什么不问问 Milvus？众所周知，性能通常是将大型语言模型（LLM）放入实时应用程序需要解决的一个瓶颈，在使用 ChatGPT 或其他开源模型时，成本和性能是重要的考虑因素。在此情况下，以 Milvus 和 Zilliz Cloud 为代表的向量数据库的优势得以凸显。作为 LLMs 基础设施中的一把利刃，它们能为 LLMs 提供超强
Rasa: OpenSource Language Understanding and Dialogue Management摘要 这是一个用于构建会话系统的开源python库，主要由两个部分构成Rasa NLU（自然语言理解） 和Rasa Core（对话管理）1 简介2 相关工作 Rasa的API使用了来自scikit-learn(专注于一致的API而不是严格的继承)和Keras(不同后端实
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2024-09-23 06:25:57
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LangChain、ReAct、Memory和Tool Integration是2025年构建智能代理的核心技术框架，共同支撑了Agent在感知、推理、行动和学习方面的能力。（
在这篇博文中，我们将探讨如何使用 LangChain 结合 ChromaDB，并通过分步骤的方式逐步带你完成配置和验证过程。接下来，我们将详细描述所需的环境、配置细节以及可能遇到的问题，辅助工具的帮助让整个流程更加清晰。
## 环境准备
首先，确保你的环境符合以下软硬件要求，满足这些要求能确保 LangChain 和 ChromaDB 的顺利运行。
### 软硬件要求
| 组件
langchain 使用 llama模型的描述
在当今人工智能迅速发展的时代，很多开发者和团队在寻找更高效的自然语言处理 (NLP) 解决方案。Langchain 是一个强大的框架，可以让用户轻松构建与语言模型（如 LLaMA）交互的应用程序。本文将深入探讨 langchain 如何应用于 LLaMA 模型的使用，同时概述其特性及最佳实践。
## 背景定位
随着自然语言处理技术的不断更新迭代
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 LangChain 的远程嵌入（embedding）功能，以实现强大的自然语言处理能力。随着各类预训练模型的普及，使用远程嵌入可以更有效地处理数据，提升系统的响应速度和准确性。下面，我们将以多个部分来系统性地介绍这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，确保你已经为这个项目准备好了合适的环境。我们将
每天有数百万人因为各种各样的原因使用谷歌搜索。学生们把它用于学校，商人们把它用于研究，还有数百万人把它用于娱乐。但大多数人可能没有充分利用谷歌搜索的潜力。 想要更有效地使用谷歌搜索，并得到您想要的搜索结果吗?这里有20个谷歌搜索技巧和技巧，使您的搜索效率最大化: 1. 使用标签第一个技巧是在谷歌搜索中使用制表符。每个搜索的顶部都有一些选项卡。通常您会看到Web、图像、新闻等等。
在这篇博文中，我将深入探讨如何在 Langchain 中使用 Serper 的相关应用，涉及到等等方面，包括性能指标、特性、实战案例等。这不仅是为了展示如何在实际项目中落地，也是为了帮助大家更深入地理解相关的技术背景。
### 适用场景分析
在处理信息检索、问答系统以及推荐系统等场景时，我们可能会遇到需要快速调用外部搜索引擎接口的需求。Serper 是一个用于与搜索引擎接口交互的强大工具，而
在这篇博文中，我将分享如何利用 langChain 的 Indexes 进行学习和应用。通过具体的业务场景分析和技术架构细节，我希望能够帮助更多的人更好地理解和使用这一框架。
### 背景定位
随着自然语言处理和机器学习的飞速发展，越来越多的企业开始寻求将这些技术应用到实际业务中。在这种背景下，基于 langChain 的 Indexes 模型逐渐成为多个行业的知识管理和智能应用的核心。我们在
