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你是否遇到过这样的情况：你有一堆Word文件，每个文件都包含一些重要的信息，你需要把这些信息提取出来，整理到一个Excel表格中，方便查阅和管理。但是，手动打开每个文件，复制粘贴信息，又太费时费力，而且容易出错。有没有什么办法可以让Python帮你自动完成这个任务呢？答案是肯定的！本文将教你如何用Python批量提取Word文件中的关键信息，并写入Excel文件中，只需几行代码，就可以节省大量的时
本文经翻译并二次整理自Empowering Development with FlowTestAI一文。FlowTestAI基于LangChain构建了完整的本地工作流创建工具。本系列合集，点击链接查看当独立的API相互连接时，它们变得极为强大。无论是与外部客户的互动、内部使用还是常规的端到端测试，几乎所有的在线交互实际上都是由相互连接的API网络构成的“流程”。这种相互连接是数字产品体验的核心。
你是否曾经想过，如果能够在Jupyter Notebook上，不用写一行代码，就能实现各种复杂的数据分析、爬虫、AI等功能，那该有多好？今天，我就要向你介绍一款神奇的插件，它就是Visual Python！Visual Python是一个基于Jupyter Notebook的无代码开发工具，它可以让你通过简单的拖拽操作，生成Python代码块，并在同一个界面上运行和查看结果。它支持多种常用的Pyt
你还在烦恼不能自主构建和调试AI模型吗？你还在为自己的AI项目寻找合适的工具和框架吗？如果你已有一定的AI和python基础，我有一个好消息要告诉你：lang2openai已经开源了！这个开源项目让你可以按照openai的方式使用所有模型。下面让我们深度了解一下lang2openai。前言在详细介绍lang2openai之前，让我们先来了解一下背景知识。当前市场上有许多API适配工具，比如one-
本文经翻译并二次整理自Tool Calling with LangChain一文。为了简化和统一与各种大型语言模型（LLM）提供商的工具调用API的交互，LangChain正在针对 AIMessage 引入一个名为 tool_calls 的新属性。本系列合集，点击链接查看Tool Calling with LangChainPython:聊天模型列表 显示工具调用能力状态工具调用 解释新的工具调用
本文经翻译并二次整理自LangFriend: a Journal with Long-Term Memory一文。讲述了LangChain在模型记忆功能方面进行的一次深入的应用实战，并推出了具备记忆能力的日记应用-LangFriend。本系列合集，点击链接查看LangFriend：具有长期记忆的日记应用在LangChain，我们对“记忆”这一概念特别感兴趣。我们相信，通过实际的应用示例来展示一个概
最近，人工智能领域的泰斗吴恩达教授提出了一个观点，即通过智能体工作流构建的AI在某些应用场景中的表现甚至可以超越GPT-4。他认为，智能体工作流将是推动今年人工智能发展的重要趋势。本文将深入探讨这一理念，并以LangGraph为例，实现一个能够自我反思和优化代码的智能体。本文为一个系列，之前内容没有看过的小伙伴可以点击链接查看：LangChain课程合集Agent开发的四种设计模式在吴恩达教授的演
本文经翻译并二次整理自Benchmarking Query Analysis in High Cardinality Situations一文。讲述了基于反馈的GPT自学进化的基础理念，以及基于LangSmith的实践与实操。本系列合集，点击链接查看在大型语言模型（LLM）的应用中，有几个场景需要以结构化的方式呈现数据，其中信息提取和查询分析是两个典型的例子。我们最近通过更新的文档和一个专门的代码
本文经翻译并二次整理自Using Feedback to Improve Your Application: Self Learning GPTs一文。讲述了基于反馈的GPT自学进化的基础理念，以及基于LangSmith的实践与实操。本系列合集，点击链接查看我们打造了一个名为Self Learning GPTs 的演示应用，展示了如何通过用户反馈让应用程序不断学习和进步。这个应用利用 LangSm
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