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17. 利用LangChain让AI做决策
更新於 發佈於 閱讀時間約 50 分鐘
Hi，大家好。我是茶桁。
在第 11 讲中，我向您介绍了如何将各种资料内容向量化，借助Llama-index建立索引，对我们自己的文本资料进行问答。在过去的3讲中，我们深入了解了如何使用Langchain。该工具可帮助我们整合AI对语言的理解和组织能力、外部各种资料或者SaaS的API，以及您自己编写的代码。通过整合这些功能，我们可以使用自然语言完成更复杂的任务，而不仅仅是闲聊。
但到目前为止，我们所有基于ChatGPT的应用基本上都是“单项技能”，例如前面关于“藤野先生”的问题或上一讲中查询最新天气或通过Python进行算术运算。这本质上是限制AI只针对我们预先索引或实时搜索的数据进行回答。
给AI加上多项选择能力
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
最近在上LLM線上課 來分享我所學到的 LangChain LangChian是把ChatGPT API 轉換為物件導向的形式來使用我所學到 LangChain 的五個方法 : Prompt Template / LLMChain / OutputParser / Agent / Conversat
產品採購：AI 可以幫助找到熱門的產品和趨勢。
客戶互動：AI 可以自動回答客戶問題，提供個性化的產品推薦。
市場分析：AI 可以自動分析市場數據，幫助你了解競爭對手和市場趨勢。
產品描述寫作：AI 可以自動生成產品描述，節省你的時間。
1. 產品選擇:AI可以分析市場趨勢、消費者行為和競爭對手數據,幫助賣家選擇最有潛力的產品。
2. 定價策略:AI算法可以動態調整價格,以最大化利潤並保持競爭力。
3. 庫存管理:AI可以預測需求,幫助優化庫存水平,減少缺貨或過度庫存的風險。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 24示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
Train a decision tree classifier mod
延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。
於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。
以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型
本文介紹「思維鏈」（Chain of Thought，CoT）的提問技巧，探討其如何影響ChatGPT等生成式AI工具的表現。由於「思維鏈」能使機器人模仿人類推理的過程，因此，建議在使用大型語言模型進行提示工程時加入類似「讓我們循序思考」等提示詞，以提高多步驟問題的解決能力。
介紹：
類似於chatGPT，openAI為他們技術指導，而他們將它延伸利用，主要有三部分
1、AI顧問
2、技術分析
3、交易
目前交易功能還無法使用，技術分析還蠻酷的，不過只能分析1小時線，
本文章介紹瞭如何使用AutoGPT, 一種可以自主蒐集資料生成訴求，幫你與ChatGPT在互動中提出一連串的問題,來解決你的問題。對於安裝時的常見問題也進行了解答，並提供了使用的步驟以及目前的解決方式。
大家好，我是萊丘，今天要與大家分享的是 OpenAI最新公布的AI提示詞生成指南。這份指南分成六大要點，幫助我們如何有效地跟ChatGPT互動，就算你不會寫 code 也可以輕鬆掌握。
要點一：指令清晰且具體
大家都知道，ChatGPT 雖然聰明，但它不是讀心術的高手，所以我們需
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