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【LLM】LangChain 支持 Supabase

Suabase本周将举办一场人工智能黑客马拉松。在LangChain,我们是Suabase和黑客马拉松的忠实粉丝,所以我们认为这将是一个完美的时机来强调您可以同时使用LangChain和Suabase的多种方式。

我们之所以如此喜欢Supadase,是因为它在多种不同方面都很有用。构建有趣的人工智能应用程序的一个重要部分是将GPT-3等模型与您的个人数据连接起来。因此,通过这种方式,Suabase支持的不同类型的数据库非常有用。但是,在您构建了应用程序之后,您还需要一种与世界共享应用程序的方式——Suabase也可以提供帮助。

Suabase矢量存储

人们一直在构建的人工智能应用程序的主要类型之一是与文档数据“聊天”的方式。基本上是ChatGPT,但它知道特定数据的信息,无论是你的个人写作还是一个深奥的网站。有关这种类型的应用程序的深入教程,请参阅此博客。这个应用程序的很大一部分是将文档的嵌入存储在向量库中。苏巴斯可以做到!有关如何执行此操作的演练,请参阅此处的文档。

【LLM】LangChain聊天模型

上周,OpenAI发布了一个ChatGPT端点。它在上市时有几个大的改进,最显著的是便宜了10倍,速度也快了很多。但它也附带了一个全新的API端点。我们能够快速为这个端点编写一个包装器,让用户像使用LangChain中的任何普通LLM一样使用它,但这并没有充分利用新的基于消息的API。在这篇博客文章中,我们介绍了新的API模式,以及我们如何调整LangChain以适应ChatGPT以及所有未来基于聊天的模型。

关键环节:

为什么是新的抽象概念?

所以OpenAI发布了一个新的API——有什么大不了的?为什么甚至需要新的抽象?