使用langchain+千问72b+m3e-large+chroma的对话机器人源码python实现

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）