指定chain type : -RetrievalQA.from_chain_type(chain_type="map_reduce"),也可以利用load_qa_chain()方法指定chain type。 自定义 prompt :通过在RetrievalQA.from_chain_type()方法中,指定chain_type_kwargs参数,而该参数:chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT} 返回源文档:通过RetrievalQA.from_chain_...
chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}) 步骤5:使用ConversationBufferMemory增加聊天机器人的记忆功能 from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory( memory_key="chat_history", return_messages=True ) ConversationBufferMemory提供了一个聊天消息历史的记忆缓冲区,...
指定chain type : RetrievalQA.from_chain_type(chain_type="map_reduce"),也可以利用load_qa_chain()方法指定chain type。 自定义 prompt :通过在RetrievalQA.from_chain_type()方法中,指定chain_type_kwargs参数,而该参数:chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT} 返回源文档:通过RetrievalQA.from_chain_ty...
from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import FAISS ...
from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}) qa_chain({"query": QUESTION1}) 当前支持的预置服务清单包含:ERNIE-Bot、ERNIE-Bot-turbo、BLOOMZ-7B、Qianfan-BLOOMZ-7B-compressed、Llama-...
model_kwargs=model_kwargs ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. d) 将Embedding结果保养到VectorDB向量库 我们会将嵌入后的结果存储在VectorDB中,常见的VectorDB包括Chroma、Pinecone和FAISS等,这里我使用Chroma来实现。Chroma与LangChain整合得很好,可以直接使用LangChain的接口进行操作。
)fromlangchain_community.vectorstoresimportFAISS vector = FAISS.from_documents(all_splits, bgeEmbeddings) 5、向量库检索 接下来尝试下使用向量库进行检索。 retriever = vector.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":3})
from langchain.vectorstoresimportChroma 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 loader=WebBaseLoader(web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(class_=("post-content","post-title","post-header")))docs...
下面让我们深入地了解一下 LangChain。 什么是 LangChain? LangChain 是一种创新框架,正在彻底改变我们开发由语言模型驱动的应用程序的方式。通过引入先进的原理,LangChain 正在重新定义传统 API所能实现的限制。此外,LangChain 应用程序具有智能代理的特性,使语言模型能够与环境进行互动和自适应。
def search(self, query: str, search_type: str, **kwargs: Any) -> List[Document]: 链模块用于架构上面的这些模块,使得调用更加简单,让用户不需要关心繁琐的调用仓库,在LangChain中已经集成了很多链,对接的就是LLMChain,在其内部根据不同的场景定义和使用不同的PromptTemplate来达到目标。