# 导入 langchain 相关的依赖包# 导入向量数据库(向量存储、查询)fromlangchain_community.vectorstoresimportChroma# 导入 langchain 输出函数(格式化输出)fromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParser# 导入 langchain Prompt 模板, prompt 管理fromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_c...
执行代码 langchain serve 启动服务 代码实现 导入langchain 的 百度千帆 embedding model from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint 我这里使用的百度千帆的 embedding model 具体你要使用什那个产品的 embedding model...
使用langchain搭建的可以在本地构建的客服和智能知识库。 调用阿里巴巴的tongyiqianwen 大模型 向量化也是调用的通义embedding模型。 安装教程 clone 到本地 cd 到根目录 修改启动脚本.bat,主要是修改你文件存放的路径。 使用说明 将知识库保存到db文件夹下,使用txt格式的文本。 在settings.py中设置自己的api key(需...
from langchain_community.vectorstores import Chroma # 导入 langchain 输出函数(格式化输出) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 导入 langchain Prompt 模板, prompt 管理 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel # 导入...
使用langchain搭建自己的本地知识库系统_API 代码执行流程 加载langchain 相关包 加载url 网页的文档并生成 langchain Document raw_documents 将raw_documents 拆分为适合 embedding model 能够处理大小的 chunk 小文档。 使用embedding model API 将小的 chunk 向量化,并保存向量数据库 构建`RAG prompt...