向量化嵌入和向量存储不仅限于检索增强生成(RAG)系统,它们有更广泛的应用场景: 其他应用领域包括: 1.语义搜索系统 - 基于内容含义而非关键词匹配的搜索 2.推荐系统 - 根据内容或用户行为的相似性推荐项目 3.文档聚类 - 自动组织和分类大量文档 4.异常检测 - 识别与正常模式偏离的数据点 5.多模态系统 - 连接文...
'source': './examples/sql.md'}<class 'langchain_core.documents.base.Document'> | page_content='```sql\n' metadata={'line_number': 1, 'source': './examples/sql.md'}
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...
本篇文章将基于LangChain实现三种高级检索方法,句子窗口检索和自动合并检索旨在改善RAG流程的召回过程中存在的信息残缺的问题,而多路召回检索则保证了在多个文档中检索召回的准确性。 二、先验知识 ●RAG简要流程 加载文档——切分划片——嵌入为向量表示——存入数据库 ...
在整个过程中,我们会将 LangChain 作为框架,Milvus 作为相似性搜索引擎,用二者搭建一个基本的检索增强生成(RAG)应用。在之前的文章中,我们已经介绍过 LangChain 中的“自查询”(Self-querying)。本质上,LangChain 中的自查询功能就是构建一个基本的 RAG 架构,如图所示: ...
最后代码都上传到coding了,地址是: https://github.com/XingtongCai/langchain_project/tree/main/translatorAssistant/basic_knowledge 一. RAG的基本概念 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG) 通过将语言模型与外部知识库结合来增强模型的能力。RAG 解决了模型的一个关键限制:模型依赖于固定的训练数据集...
本文介绍RAG(检索增强生成)技术并基于LangChain框架的自查询检索器来开发一个实战型电影推荐系统。 想了解更多AIGC的内容,请访问: 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 最近,我在浏览Max.com网站时想找一部电影看。通常,这个过程包括浏览系统呈现给我的各种列表,阅读一些相关描述,然后挑选一些看起来有趣...
return qa_chain 5.运行代码测试功能 大模型会结合内部知识库回答问题，如上图所示，可以看到回答的效果。我再次调整下问题，如下图的回答效果是可以的。三、总结 LangChain 提供了丰富的动态扩展功能，可以基于RAG实现企业内部私有智能体。在使用RAG时也需注意数据质量或直接影响 RAG 系统的性能，需要对数据进行严格...
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...