自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...
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...
完整代码见GitHub:https://github.com/Sbwillbealier/qa-rag-demo 或者CSDN:使用LangChain实现基于RAG知识库的智能聊天机器人资源-CSDN文库 下面用极少的代码快速搭建一个RAG系统,包括服务端和web界面,仅用于demo展示,生成级的 RAG 系统要复杂的多的多。 项目结构 项目结构 核心代码 如果纯自己编码实现 RAG,小一千...
在过去的文章中,作者说明了LLM是RAG应用的核心,而LangChain提供了对于多种大模型的封装,基于LangChain的接口可以便捷地调用LLM并将其集成在以LangChain为基础框架搭建的RAG个人应用中 。 我们在此简述如何使用LangChain接口来调用Mistral API Key。 这里作者本来打算使用ChatGPT的API,但是昨天OpenAI宣布禁止国内使用OpenAI...
2025最新版LangChain框架从入门到精通及项目实战教程:基于LangChain构建RAG问答系统!草覆虫看了都学会了!共计12条视频,包括:1.LangChain 模块和体系、2.LLM & Chat models PromptTemplates, OutputParses Chains、3.LCEL & Runable interface等,UP主更多精彩视频,请
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...
随着检索增强生成(RAG)技术在各领域的广泛应用,如何优化RAG系统的性能成为了一个关键问题。本文将基于LangChain框架,详细介绍多种RAG性能优化策略的实现方法,分析它们的适用场景,并提供性能测试和优化效果对比。 1. 多查询重写策略 实现代码 from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever ...
这个过程就是RAG(Retrieval Augmented Generation)。 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 ...
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 ...
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...