LangChain 是一个用于构建基于大语言模型(LLM)应用程序的框架。它旨在简化 LLM 应用程序的开发过程,并提供了一系列模块和工具来支持常见的用例。下面我将从多个方面回答你关于 ConversationalRetrievalChain 的问题。 1. 解释什么是 LangChain LangChain 是一个模块化设计的框架,允许开发者将应用程序划分为多个模块,如...
Langchain增加了这个功能ConversationalRetrievalChain,用于与历史文档聊天。根据他们的文档ConversationalRetrievalChain我需要传递作为函数指令的提示。我怎样才能通过这个函数调用来实现这一点? 这是代码 qa= ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(temperature=0), vectorstore.as_retriever(), memory=memory) Run Code...
我想结合ConversationalRetrievalQAChain- 例如 - SerpAPILangChain 中的工具。我用来ConversationalRetrievalQAChain搜索使用 OpenAI 嵌入 API 和本地 Chroma 矢量数据库摄取的产品 PDF。这很好用。但是,产品 PDF 没有最新的定价信息。所以当用户询问定价信息时,我希望LangChain使用该SerpAPI工具来谷歌搜索价格。我有两个...
When ConversationalRetrievalChain uses the default value for memory, code runs as intended. If ConversationalRetrievalChain is used with memory and source documents are to be returned, the code fails since chat_memory.py (https://github.com/langchain-ai/langchain/blame/master/libs/langchain/lang...
【RAG 项目实战 02】Chainlit 持久化对话历史 【RAG 项目实战 03】优雅的管理环境变量 【RAG 项目实战 04】添加多轮对话能力 【RAG 项目实战 05】重构:封装代码 【RAG 项目实战 06】使用 LangChain 结合 Chainlit 实现文档问答 【RAG 项目实战 07】替换 ConversationalRetrievalChain(单轮问答) ...
【RAG 项目实战 07】替换 ConversationalRetrievalChain(单轮问答) NLP Github 项目: NLP 项目实践:fasterai/nlp-project-practice 介绍:该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验 AI 藏经阁:https://gitee.com/fasterai/ai-e-book ...
const model = new ChatOpenAI({ modelName: "gpt-3.5-turbo", openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, }); const chain = ConversationalRetrievalQAChain.fromLLM(model, new Retriever(), { memory: new BufferMemory({ memoryKey: "chat_history", inputKey: "question", outputKey: "text", retur...
from langchain.chains import create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder from langchain.chains import create_history_aware_retriever from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage ...
langchain.chains import create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder from langchain.chains import create_history_aware_retriever from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage persist_...
I'm working on a Django project where I need to create a conversational retrieval system using LangChain with OpenAI's GPT-4 model. The goal is to ensure that the model only answers questions based on the provided document context. If the relevant information is not in the ...