RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG架构 完整...
Langflow是Langchain的图形用户界面，Langchain是LLM的集中式开发环境。早在2022年10月，LangChain就发布了，到2023年6月，它已成为GitHub上使用最多的开源项目之一。可以说，如今LangChain席卷了整个人工智能社区，特别是为创建和定制多个LLM而开发的框架，这些LLM具有与最相关的文本生成和嵌入模型集成、链接LLM调用的可...
LangChain 提供了 RAG 应用程序的所有构建模块,包含以下几个关键模块: 2.1 Document loaders Document loaders 可以从各种数据源加载文档。LangChain 提供了许多不同的文档加载器以及与对应的第三方集成工具。下图中,黄色颜色代表 Loaders 对应的 npm 第三方依赖库。 返回的文档对象格式如下: interface Document { page...
LangChain 提供了 RAG 应用程序的所有构建模块,包含以下几个关键模块: 2.1 Document loaders Document loaders 可以从各种数据源加载文档。LangChain 提供了许多不同的文档加载器以及与对应的第三方集成工具。下图中,黄色颜色代表 Loaders 对应的 npm 第三方依赖库。 返回的文档对象格式如下: interface Document { page...
Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 2259、弹幕量 88、点赞数 64、投硬币枚数 31、收藏人数 185、转发人数 14, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:2024最新版LangCha
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.memory import ConversationBufferMemory ...
基于LangChain 实现 RAG 今天我们来一起解读如何利用Python、OpenAI的大型语言模型(LLM)、Weaviate向量数据库以及OpenAI的嵌入模型,通过LangChain构建一个RAG系统。以下是步骤的简明扼要的概述: 首先,我们需要做的是环境准备工作。确保您的环境中已经安装了以下Python库: LangChain:负责整个流程的编排。 OpenAI:提供嵌入模...
更详细的内容可以参考:Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App 使用langchain+本地lamma3.1+本地chroma实现知识问答 安装依赖,在VS Code的terminal/终端中执行。 pip install --upgrade langchain langchain-community langchain-chroma 1. 嵌入和存储 ...
在利用 OpenVINO™ 构建 RAG 系统过程中有以下一些关键步骤: 01 封装Embedding 模型类 由于在 LangChain 的 chain pipeline 会调用 embedding 模型类中的embed_documents和 embed_query 来分别对知识库文档和问题进行向量化,而他们最终都会调用 encode 函数来实现每个 chunk 具体的向量化实现,因此在自定义的 embedding...
LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 ...