本文将通过实战代码示例,意在帮助没有大模型实战经验的Java工程师掌握使用LangChain4j框架进行大模型开发。 2、基本概念 2.1 什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心思想是:将传统的信息检索(IR)技术与现代的生成式大模型(如chatGPT)结合起来。 具体来说,RAG模型在生成答案之前,会首先从一
from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.llmsimportHuggingFacePipeline from langchain.chainsimportLLMChainimporttransformersimportnest_asyncionest_asyncio.apply()from tqdm.notebookimporttqdm from langchain_community.document_loadersimportPyPDFLoader 4.3加载模型和分词器 啊,我们 RAG 应...
LangChain 是一个开源框架,旨在构建基于大语言模型(LLM)的应用程序。其核心理念是通过将多个功能组件“链”式组合,形成完整的业务流程。例如,可以灵活组合数据加载、检索、提示模板与模型调用等模块,从而实现智能问答、文档分析、对话机器人等复杂应用。 在本文中,我们将仅使用 LangChain 的数据加载功能,RAG 检索能力由...
首先,安装 LangChain、 NVIDIA AI 端点和 FAISS。 pip install langchain pip install langchain_nvidia_ai_endpoints pip install faiss-gpu 基线 为了建立比较的基线,首先使用普通 LLM 评估响应: from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA llm = ChatNVIDIA(model="ai-llama2-70b", max_tokens=1000...
以下代码使用Atlas Vector Search的 LangChainlangchain_db.local_rag集成,使用 命名空间将本地Atlas部署实例化为向量数据库(也称为向量存储)。 此示例指定了 Huugging Face 中的 Mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v模型。1 fromlangchain_mongodbimportMongoDBAtlasVectorSearch ...
- Langchain:一套用于自然语言处理和创建对话AI的工具。 - FAISS:一个用于高效向量相似性搜索的库,在大型数据集中快速查找信息时非常有用。 importstreamlitasstfromPyPDF2importPdfReaderfromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_communit...
3.4k声望5.5k粉丝 京东云开发者(Developer of JD Technology)是京东云旗下为AI、云计算、IoT等相关领域开发者提供技术分享交流的平台。 « 上一篇 从人工到自动化到AIOps再到ChatOps:大模型在运维领域的应用 下一篇 » spark运行的基本流程 引用和评论
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建 Agentic RAG 应用。然后,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。该应用使用 LangChain 创建内置的 DuckDuckGoSearch 工具以在互联网上查找信息。它还构建了一个自定义工具,用于调用 Dragon Ball Z API 来筛选角色,并返回其种族、隶属关系和能力等信...
在此会话中,我们将引导你完成常用 JavaScript Azure OpenAI 示例的代码,从后端服务到前端应用程序,甚至将它们无缝连接在一起的架构:聊天应用程序协议。 Lars 还将在其版本 17 中呈现 Angular 最前沿的新功能,这是构建企业规模应用程序的最爱! 章节 00:06 - 欢迎和简
面使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG 非结构化数据到可查询图谱 今天我要通过使用Neo4j、LangChain和Streamlit的GraphRAG示例来创建一个可以与您的转换为知识图谱的文档进行交谈的Chatbot。GraphRAG是由微软研究团队于2024年2月提出的重磅-微软发表GraphRAG论文并即将开源项目。他们最近基于这项工作发布...