其中我们介绍了几种RetrievalQA检索向量数据库的工作方式,也就是chain type方式,其实默认方式是stuff,除此之外还有map_reduce,refine, map_rerank等几种方式,它们都有各自的优缺点。同时我们还介绍了通过使用prompt模板,可以让LLM返回格式化的结果。希望今天的内容对大家学习langchain有所帮助! 参考资料 Stuff | ️ ...
通过一下代码行也能找出,创建RetrievalQAWithSourcesChain的过程中,chain_type参数传的是"stuff",对应的prompt在stuff_prompt.py中 chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type( llm, chain_type="stuff", retriever=retriever) stuff_prompt.py的代码出来如下, # flake8: noqa from langchain.prompts imp...
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain import HuggingFaceHub llm2=HuggingFaceHub(repo_id="declare-lab/flan-alpaca-large", model_kwargs={"temperature":0, "max_length":512}) chain = load_qa_chain(llm2, chain_type="stuff") query = "What the actual iss...
from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever(), input_key="question")# 注意这里的 input_key 参数,这个参数告诉了 chain 我的问题在字典中的哪个 key 里# 这样 chain 就会自动去找到问题并将其传递给 LLM question_answers = [ {'question' : "Which animal give ...
笔者认为 Langchain 作为一个大语言模型应用开发框架,解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 1.数据滞后,现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2.token 数量限制,如果让它对一个 300 页的 pdf 进行总结,直接使用则无能为力。
LangChain 针对Chain任务处理提示词超过大模型(LLM)token长度限制的情况,设计了4种处理方式。 chain_type 4中类型如下: stuff map_reduce refine map_rerank stuff类型 LangChain默认类型,会把所有的 文档内容 一次全部传给 llm 模型进行总结,所以叫填充模式,如果文档内容太长,肯定会超过LLM的token限制。 map_reduce...
from langchain.chains.question_answeringimportload_qa_chain chain=load_qa_chain(llm,chain_type="stuff")chain.run(input_documents=docs,question=query) 总结 针对不同的需求场景,可能需要对应的合适的检索器。用户可以用自然语言的方式,来构建自己的GPT应用,简单的比如一个根据提示词生成的各种系统角色;或者通...
chain_type:chain类型 stuff: 这种最简单粗暴,会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果document很多的话,势必会报超出最大 token 限制的错,所以总结文本的时候一般不会选中这个。 map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结,最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
7.5、使用'stuff' 链进行摘要总结 填充是最简单的方法，就是把所有相关的数据都塞进提示语作为上下文传递给语言模型。这在LangChain中的具体实现为StuffDocumentsChain。这种方法的主要缺点是它只适用于较小的数据。一旦你处理的数据很多，这种方法就不再可行。下一种方法就是为了解决这个问题而设计的。7.5.1、创建...
笔者认为 Langchain 作为一个大语言模型应用开发框架,解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 1.数据滞后,现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2.token 数量限制,如果让它对一个 300 页的 pdf 进行总结,直接使用则无能为力。